无效的(null)和替代假设(alternative hypothesis)的区别

空假设和替代假设是统计学中两个重要的概念，您需要理解。无效假设是默认假设，而替代假设是正在测试的假设。为了确定两组之间是否存在差异，您需要知道空假设和替代假设是什么。在这篇博客文章中，我们将讨论这两种假设之间的差异，以及它们在统计学中的应用。...

空假设和替代假设是统计学中两个重要的概念，您需要理解。无效假设是默认假设，而替代假设是正在测试的假设。为了确定两组之间是否存在差异，您需要知道空假设和替代假设是什么。在这篇博客文章中，我们将讨论这两种假设之间的差异，以及它们在统计学中的应用。

什么是零假设(the null hypothesis)？

零假设是两组之间没有差异的假设。例如，如果您正在测试一种新药对患者的影响，则空假设将是该药物对患者没有影响。空假设通常用H0表示。为了检验零假设，研究人员通常比较两组的结果：一组接受治疗（实验组），另一组不接受治疗（对照组）。

如果两组的结果显著不同，则否定零假设。如果两组之间没有显著差异，则不能拒绝零假设。注意，也可以接受空假设；这仅仅意味着没有足够的证据来否定它。换句话说，如果你不能否定零假设，你就不能肯定这两组之间存在差异。

什么是另一种假设(an alternative hypothesis)？

替代假设，也称为研究假设，是一种陈述，表明研究者希望从研究中发现什么。这一假设通常基于先前的研究或观察。例如，如果一位研究人员想研究一种新药物对心脏健康的影响，他们的替代假设可能是这种药物会改善心脏健康。另一方面，零假设是一种表明群体之间没有预期差异的陈述。

在我们的例子中，无效假设是新药物对心脏健康没有影响。在设计研究时，研究人员将使用统计方法来检验替代假设是否得到支持或拒绝。如果替代假设得到支持，这意味着所研究的群体之间存在显著差异。如果替代假设被拒绝，这意味着被研究组之间没有显著差异。

无效的(null)和替代假设(alternative hypothesis)的区别

在统计学中，零假设是两个被测量的现象之间没有差异或它们之间没有关联的假设。替代假设是与无效假设相反的假设；它表明存在差异或关联。在统计测试中使用空假设和替代假设，以确定两个模型中的哪一个更好地解释数据。空假设始终是默认假设；通常，这是一个模型，表明两个测量的现象之间没有差异或关联。如果无效假设没有被拒绝，那么替代假设就不能被接受。如果数据不支持空假设，则可以支持替代假设。

结论

零假设表示这两个变量之间没有关系，而替代假设表示这两者之间存在关系。为了确定这些假设中的哪一个是正确的，研究人员使用统计测试来计算p值。如果p值小于0.05，那么他们可以拒绝零假设并接受替代假设。这意味着，只有5%或更少的几率通过偶然获得结果，并且这两个变量之间确实存在关系。

  • 发表于 2023-02-10 19:44
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