備擇假設英文解釋翻譯、備擇假設的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 alternative hypothesis

分詞翻譯：

備的英語翻譯：

have; prepare

擇的英語翻譯：

choose; pick; select

假設的英語翻譯：

suppose; hypothesis; if; in case of; on the assumption that
【化】 hypothesis
【經】 hypothesis

專業解析

在統計學假設檢驗框架中，備擇假設（alternative hypothesis）是與零假設（null hypothesis）形成互補關系的核心概念，其英文術語源自《韋氏大學詞典》對"alternative"的定義，即"offering or expressing a choice"（提供或表達選擇）。該術語在《中國大百科全書》中被定義為研究者試圖驗證的推測性主張，通常用H₁或Hₐ符號表示。

備擇假設具有三個關鍵特征：1）必須包含明确的差異性陳述，如參數不等式的數學表達（μ ≠ μ₀）；2）需具備可證僞性，能夠通過樣本數據驗證；3）其表述方向可分為雙側（two-tailed）或單側（one-tailed）兩種形式。美國統計協會（ASA）的官方指引指出，備擇假設的建立應基于先驗理論或觀察數據，而非單純的數據挖掘結果。

在假設檢驗的實際應用中，備擇假設與零假設共同構成完整的邏輯體系。例如在臨床試驗中，當零假設聲稱"新藥無效（μ=0）"時，備擇假設可能表述為"新藥具有顯著療效（μ>0）"。這種二元對立的架構，被《劍橋統計學詞典》描述為科學實證研究的标準化工具。

值得注意的是，美國國家标準與技術研究院（NIST）特别強調：備擇假設的拒絕域設定直接影響檢驗功效（power），研究者需要根據效應量（effect size）預先确定合理的樣本容量。這種規範化的操作流程，确保了統計推斷結果的科學可靠性。

網絡擴展解釋

備擇假設（Alternative Hypothesis，記為 ( H_1 ) 或 ( H_a )）是統計學中假設檢驗的核心概念之一，與原假設（Null Hypothesis，( H_0 )）共同構成檢驗的基礎。以下是詳細解釋：

1. 定義

備擇假設是研究者希望通過數據驗證的假設，通常表示變量間存在顯著效應、差異或關聯。例如：

在藥物試驗中，( H_1 ) 可能是“新藥療效優于舊藥”；
在社會科學中，( H_1 ) 可能是“教育水平與收入正相關”。

2. 與原假設的關系

原假設（( H_0 )）：默認的“無效應”假設（如“無差異”“無關聯”），是統計檢驗的直接目标。
備擇假設（( H_1 )）：與原假設對立，需通過拒絕 ( H_0 ) 來支持 ( H_1 )。兩者構成互斥且窮盡的關系。

3. 類型

備擇假設根據研究方向可分為：

單側（單尾）備擇假設：指向單一方向（如“大于”或“小于”）。
- 例：( H_1: mu > 50 )（某群體均值大于50）。
雙側（雙尾）備擇假設：僅聲明存在差異，不指定方向。
- 例：( H_1: mu eq 50 )（均值不等于50）。

4. 作用

指導檢驗方向：單側檢驗更敏感于特定方向的效應，雙側檢驗更保守。
影響統計效力：備擇假設的設定影響檢驗的敏感度（即正确拒絕 ( H_0 ) 的概率）。

5. 實例說明

假設檢驗某考試培訓是否提分：

( H_0 )：培訓後平均分無變化（( mu = 70 )）；
( H_1 )：培訓後平均分提高（( mu > 70 )，單側）或改變（( mu eq 70 )，雙側）。

若檢驗結果拒絕 ( H_0 )，則支持 ( H_1 )，但需注意：備擇假設無法被直接“證明”，隻能表明當前數據更支持其成立。

常見誤區

備擇假設并非“替代方案”，而是研究目标的理論表述。
即使拒絕 ( H_0 )，也不代表 ( H_1 ) 絕對正确，僅說明數據更傾向于支持 ( H_1 )。

如果需要進一步了解假設檢驗的具體步驟或數學原理，可提供更具體的問題方向。