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常用詞典

[電子] 零假設；[統計] 虛假設；[統計] 解消假設

例句

Otherwise you must retain the null hypothesis.

否則您就必須使用該無效假設。

Conclusion: We should reject the null hypothesis.

結論：我們應該拒絕零假設。

Conclusion: We are unable to reject the null hypothesis.

結論：我們無法拒絕零假設。

The null hypothesis to be white noise has been rejected.

經檢驗，時序為白噪聲的零假設被拒絕。

Power of test:rejecting the null hypothesis when it is false.

Ⅱ型錯誤：當原假設錯誤的時候卻沒有拒絕原假設；

專業解析

"零假設（null hypothesis）"是統計學中假設檢驗的核心概念，指研究者默認成立的、需要被檢驗的基準假設，通常用符號$H_0$表示。它在科學研究中用于判斷觀測結果是否具有統計學意義。

核心定義與作用

零假設通常設定變量間"無關聯"或"無差異"，例如：

• 藥物試驗中："新藥與安慰劑的療效無差異"（$H_0: mu_1 = mu_2$）
• 社會調查中："性别與收入水平無關"（$H_0: p_m = p_f$）

該概念由統計學家羅納德·費舍爾于20世紀提出，通過構造否定域來判斷是否拒絕原假設（參考《數理統計基礎》第三版）。當p值小于顯著性水平（如$alpha=0.05$）時，研究者可拒絕零假設。

實證檢驗流程

1. 建立對立假設（$H_1$）：包含預期存在的效應
2. 選擇檢驗統計量（如t值、卡方值）
3. 計算觀測數據出現的概率
4. 對比預設阈值做出統計決策

學術意義與局限

零假設證僞機制是科學研究的基石，但需注意兩類錯誤：

• I類錯誤：錯誤拒絕真零假設（假陽性）
• II類錯誤：錯誤接受假零假設（假陰性）

該理論在醫學研究、質量控制等領域廣泛應用，美國統計協會特别強調需結合置信區間和效應量綜合分析。

網絡擴展資料

“Null hypothesis”（零假設/原假設）是統計學中假設檢驗的核心概念，指研究者默認的、希望用數據推翻的初始假設。它通常表述為“兩個變量之間無關聯”或“某種幹預無效果”。以下是詳細解釋：

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1. 定義與作用

• 定義：零假設（符號為$H_0$）假定觀察到的現象完全由隨機因素導緻，而非研究變量間的真實效應。例如：“新藥與安慰劑療效相同”。
• 作用：作為統計推斷的基準，通過反證法驗證備擇假設（$H_1$，即研究者希望證實的假設，如“新藥比安慰劑更有效”）。

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2. 如何設置零假設

• 通常以等式形式表達： $$H_0: mu_1 = mu_2 quad text{或} quad H_0: theta = 0$$ 其中$mu_1, mu_2$代表兩組均值，$theta$代表效應量。
• 示例：檢驗硬币是否公平時，$H_0: P(text{正面}) = 0.5$。

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3. 假設檢驗的流程

1. 設定$H_0$和$H_1$。
2. 選擇顯著性水平（如$alpha = 0.05$）。
3. 計算檢驗統計量（如t值、z值）和p值。
4. 若p值≤$alpha$，則拒絕$H_0$，支持$H_1$；否則不拒絕$H_0$。

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4. 拒絕零假設的意義

• 統計顯著性：數據表明結果不太可能純屬偶然（如p值≤0.05）。
• 注意：拒絕$H_0$不等于證明$H_1$絕對正确，僅說明當前證據支持$H_1$。可能存在其他誤差（如第一類錯誤：錯誤拒絕$H_0$）。

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5. 應用場景

• 科學研究：驗證實驗效果（如藥物試驗、心理學實驗）。
• 質量控制：檢測生産線是否偏離标準。
• 社會科學：分析政策幹預的影響。

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零假設是統計學中排除隨機性的工具，其核心邏輯是“先質疑效應存在，再通過數據反駁”。理解這一概念有助于科學研究的嚴謹性，避免過度解讀偶然現象。

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