什么是另一种假设？(an alternative hypothesis?)
科学家寻求建立理论或发现规律来解释观察结果或实验结果。第一步是为一组事实构建一个假设或试图解释，然后进行测试。通常使用统计方法：对数据样本进行检查，以确定其是否支持建议的解释。通常，会构建一个与解释相矛盾的无效假设，通常用H0表示，而解释本身称为替代假设，用HA表示。最初假设H0为真，研究人员的任务是证明数据不支持这一结论。
假设检验
通常，H0和HA是两个相互排斥的语句-它们不能都是真的。它们也应该是详尽的；也就是说，它们应该涵盖实验研究的所有可能结果。获得了一个数据样本，将根据该样本检验零假设。样本必须足够大，以便得出有效结论，并且不得存在任何可能影响结果的偏差。
然后，研究人员必须确定一个值，或一组或多组不支持H0的值。如果发现数据与这些值一致，则会拒绝原假设，然后可以说替代假设可能是正确的。测试数据通常可以表示为一个图形，中间有一个峰值，两边有一个“尾巴”。通常，测试对象的大多数值都会聚集在范围的中间，逐渐向低和高的极端值倾斜。例如，一组大样本人群的身高测量结果显示，大多数人在范围的中间，而较小的人在很短和很高的两端。
有三种类型的测试可以应用于一组数据。在右尾检验中，已确定高于某个值（即临界值）的数据不支持零假设；在左尾检验中，这些数据低于临界值；在双尾检验中，不支持H0的数据高于或低于某个值或值的范围。这是不可能完全推翻无效的假设；相反，研究人员必须根据H0被拒绝的可能性来对数据进行解释。这种可能性称为显著性水平。例如，如果在右尾检验中有一定比例的数据高于临界值，这可能表明H0为真的可能性只有1%。
实例
一家制药公司可能正在测试一种降低胆固醇的新疗法的效果。在这种情况下，无效假设是服用药物后胆固醇水平没有降低，而替代假设是胆固醇水平降低。假设H0是真的，然后研究人员收集数据进行分析，试图否定它。
这些数据可能包括服用药物前后的样本中的胆固醇测量值，与同期未服用药物的类似样本相比。然后，研究人员可能会就减少的幅度以及服用药物的样本的比例达成一致意见。这些信息可以用来设定一个临界值，例如80%的服用者减少10%。如果数据低于这些值，则否定原假设，接受替代假设。
- 发表于 2022-09-29 21:13
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- 分类：科学工程
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