假设的产生是一个科学过程的开始。它属于一种基于推理和证据的假设。研究者通过观察和实验来检验它,然后提供事实和预测可能的结果。假设可以归纳或演绎,简单或复杂,无效或替代。而零假设是一个假设,它是要被实际检验的,而替代假设提供了一个替代的零假设。
无效假设指的是一种不预期任何差异或效果的陈述。相反,另一种假设是预期某种效果或差异的假设。这篇文章节选阐明了无效假设和替代假设的基本区别。
基础 | NULL HYPOTHESIS | ALTERNATIVE HYPOTHESIS |
Meaning | 无效假设是两个变量之间没有联系的陈述。 | 另一种假设是两个测量的事件之间存在某种统计意义的陈述。 |
代表 | 未观察到效果 | 一些观察到的影响 |
What is it? | 这正是研究者试图反驳的。 | 这正是研究者试图证明的。 |
Acceptance | 意见或行动没有改变 | 意见或行动的改变 |
Testing | 间接和隐含 | 直接和明确 |
Observati*** | 机会的结果 | 实际效果后果 |
Denoted by | H-零 | H-one公司 |
Mathematical formulation | 等信号 | 不等信号 |
零假设是一种统计假设,其中变量集之间不存在任何实质性差异。它是原始或默认语句,没有影响,通常用H0(H-zero)表示。检验的总是假设。它表示总体参数的某个值,如μ,s,p。一个无效的假设可以被拒绝,但它不能被接受,只有在一个单一的测试的基础上。
在假设检验中使用的一种统计假设,声称变量集之间有很大的差距。它通常被称为除空假设以外的其他假设,通常用H1(H-one)表示。这是研究人员试图通过测试间接展示的。它与样本统计的某个值有关,例如x′,因此,p替代假设的批准是基于对无效假设的拒绝,即除非无效假设被拒绝,否则替代假设不能被接受。
统计检验有两个结果,一是在证明的基础上,否定一个零假设,接受另一个假设;二是接受一个零假设。简单地说,无效假设与替代假设正好相反。
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