什么是空白假设？(the null hypothesis?)
在大多数科学实验中，很难或不可能证明某些事情是真的。相反，许多科学家提出了关于他们认为会发生什么的假设。假设可以是两种或更多的可能性，它们是相互矛盾的，只有一种可能是真的，而且是详尽的，它们涵盖了所有可能的结果。被认为是真的假说被称为无效假说，其他假说被称为备选假说。
通过假说，科学家试图根据当前的信息来解释一个事件或观察。利用假说，可以进行预测，然后进行测试。一个好的假说可以解释观察的所有方面，是最简单的可能的解释，可以被表达出来，从而可以对其进行预测，最后，可以通过实验进行检验。
这个假设被认为是真的，即使是暂时的，也是在实验中被检验的事实。通常情况下，它说明不会因为科学实验而产生变化或影响。在实验过程中，科学家试图拒绝或未能拒绝这一假设。拒绝了它，那么就说明其中一个备选假设是正确的，或比无效假设更正确。
在科学中，要证明或接受某些东西几乎是不可能的。相反，假说被拒绝或未能被拒绝。例如，一个无效假设可能是，某种特定的药物对那些被给予的人没有影响。如果在服用药物的群体中出现了效果，那么就会拒绝无效假设而支持替代假设。如果在用药组中似乎没有效果，那么它就不能被拒绝，通常需要进一步的测试。
在统计学中，无效假设被看作是没有显著统计差异的假设。换句话说，它是一个统计学上的平等声明。它不必完全等于一个值，但假设和观察到的样本必须相似，而不是不同，足以拒绝假设。如果拒绝了无效假设，那就意味着它在统计上与观察到的群体有明显的不同，而且这种不同不是由于机会造成的。
当一个无效假设没有被拒绝时，它被视为在统计学上是相似的。这种相似性常常被归结为偶然的抽样误差，也就是说，差异的大小是由偶然性造成的。如果它被拒绝，这并不是实验者的失败。实际上，大多数研究人员和科学家对假说为真几乎没有任何期望。被拒绝的无效假设是科学实验中的一个重要结果。
- 发表于 2022-02-09 19:29
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- 分类：科学
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