无效假设与替代假设
假设检验包括两个陈述的仔细构建：无效假设和替代假设。这些假设看起来非常相似，但实际上是不同的。
我们如何知道哪一个假设是无效的，哪一个是替代的？我们将看到，有几种方法可以区分两者的不同。
无效假设
无效假设反映了在我们的实验中没有观察到的效应。在无效假设的数学公式中，通常会有一个等号。这个假设用H0表示。
无效假设是我们试图在假设检验中找到反对的证据。我们希望获得一个足够小的p值，它低于我们的显著性水平α，我们有理由拒绝无效假设。如果我们的p值大于alpha，那么我们无法拒绝无效假设。
如果无效假设没有被拒绝，那么我们必须小心地说出这意味着什么。对这一点的思考类似于法律判决。仅仅因为一个人被宣布“无罪”，并不意味着他是无辜的。同样，仅仅因为我们没有拒绝一个无效的假设，并不意味着这个陈述是正确的。
例如，我们可能想调查这样一种说法，即尽管公约告诉我们，成年人的平均体温不是98.6华氏度的可接受值。研究这一点的实验的无效假设是“健康个体的成人平均体温为98.6华氏度”。如果我们不能拒绝无效假设，那么我们的工作假设仍然是，健康成年人的平均体温为98.6华氏度。我们不能证明这是真的。
如果我们正在研究一种新的治疗方法，无效的假设是我们的治疗不会以任何有意义的方式改变我们的受试者。换句话说，治疗不会对我们的受试者产生任何效果。
另类假设
替代假设或实验假设反映了我们的实验将有一个观察到的效果。在替代假设的数学公式中，通常会有一个不等式，或不等于符号。该假设由Ha或H1表示。
替代假设是我们试图通过使用假设检验以间接方式证明的假设。如果无效假设被拒绝，那么我们接受替代假设。如果无效假设没有被拒绝，那么我们就不接受替代假设。回到上述人体平均温度的例子，另一种假设是“成人的平均体温不是98.6华氏度。”
如果我们正在研究一种新的治疗方法，那么另一种假设是，我们的治疗确实以一种有意义和可测量的方式改变了我们的受试者。
反面
当你形成你的无效假设和替代假设时，以下一组否定可能会有所帮助。大多数技术论文仅依赖于第一个公式，即使你可能会在统计教科书中看到其他一些公式。
- 无效假设：“x等于y。”替代假设“x不等于y。”
- 无效假设：“x至少是y。”替代假设“x小于y。”
- 无效假设：“x最多为y。”替代假设“x大于y。”
- 发表于 2021-09-24 20:12
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- 分类：数学
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