零假说英文解释翻译、零假说的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 null hypothesis

分词翻译：

零的英语翻译：

zero; nought; fractional; nil; nothing; wither and fall
【计】 Z; zero
【医】 zero

假说的英语翻译：

【医】 hypothesis; postulate

专业解析

在汉英词典框架下，"零假说"对应的英文术语为null hypothesis，指统计学中用于假设检验的基准命题。其核心定义为：研究者假定观察结果与预期无显著差异的初始假设，通常以符号$H_0$表示。例如，在药物实验中，零假说可能表述为"新药与安慰剂疗效无差异"（$H_0: mu_1 = mu_2$）。

权威定义与学术参考

统计学术语解析
根据美国统计协会（American Statistical Association）的定义，零假说是"待检验的默认立场，旨在通过样本数据评估其合理性"（来源：Amstat.org）。该概念由统计学家罗纳德·费舍尔在1925年提出，作为显著性检验的理论基础。
假设检验中的作用机制
在假设检验流程中，研究者通过计算p值判断是否拒绝$H_0$。国际标准化组织（ISO）的《统计方法指南》强调，零假说需满足可证伪性和明确性（来源：ISO 3534-1:2006）。
实际应用场景
医学研究领域常使用零假说验证治疗手段有效性。例如《新英格兰医学杂志》要求临床试验必须清晰陈述$H_0$，以符合科研伦理规范（来源：NEJM.org作者指南）。心理学研究则通过拒绝零假说支持理论模型，如斯坦福大学《实验设计手册》中所述案例。
与备择假说的辩证关系
剑桥大学《统计学词典》指出，零假说（$H_0$）与备择假说（$H_1$）构成互斥且穷尽的集合，这种二元结构是统计推断的基石（来源：Cambridge Statistical Glossary）。

网络扩展解释

零假说（Null Hypothesis，记为H₀）是统计学和科学研究中的核心概念，其含义及作用如下：

一、定义与基本概念

零假说指研究中预设的「无效应」或「无差异」的初始假设，通常与研究者希望验证的备择假说（Alternative Hypothesis，H₁）相对立。例如在药物实验中，H₀可能是「新药与安慰剂疗效无差异」，而H₁则是「新药疗效显著优于安慰剂」。

二、核心作用

科学验证的逻辑基础
通过证伪H₀来间接支持H₁。由于直接证明理论正确性存在困难（如无法穷尽所有可能性），统计检验转而评估H₀成立的可能性。若数据显著偏离H₀预期，则拒绝H₀并倾向接受H₁（结合）。
可量化检验的基准
提供明确的数学表达形式，例如均值差异H₀: μ₁=μ₂，便于计算p值或置信区间，判断结果是否具有统计学意义。

三、应用注意事项

拒绝≠证明
即使拒绝H₀，也只能说明数据支持H₁的可能性较高，而非绝对证明H₁为真（）。
需结合效应量
统计显著性与实际意义需区分，避免仅依赖p值判断结论的重要性。

四、术语对照

英文对应术语为Null Hypothesis（），常见于国际学术文献。

通过这种设计，零假说帮助研究者以严谨的统计方法减少主观偏差，推动科学结论的客观性。实际应用中需注意研究设计、样本量等因素对检验效力的影响。