在统计假设检验中，我们从一个样本中收集数据，以判断一个关于总体人口的假设是否为真。零假设 (H
0
) 是我们希望它为真的假设，而备择假设 (H
1
) 是我们希望零假设不为真的假设。如果零假设被拒绝，这意味着样本数据与零假设不相符。此时，我们不能确定备择假设一定为真，但我们可以得出以下结论：
-
零假设不太可能为真。
-
备择假设比零假设更可能为真。
拒绝零假设并不意味着备择假设一定是正确的
。它只是意味着备择假设更有可能是正确的。
使用类比进行解释：
假设你在法庭上，被告被指控犯有谋杀罪。零假设是被告无罪，而备择假设是被告有罪。如果陪审团发现检察官提供的证据足以推翻无罪推定，他们就会判决被告有罪。这并不意味着被告一定是罪魁祸首，但它确实意味着检察官的证据说服了陪审团，被告比无罪更有可能是有罪的。同样，在统计假设检验中，拒绝零假设并不意味着备择假设一定是正确的。它只是意味着备择假设更有可能是正确的。
重要事项：
值得注意的是，拒绝零假设的决定是基于所使用的统计检验的显着性水平 (α)。显着性水平通常设置为 0.05。这意味着，如果样本数据与零假设不相符的可能性小于 5%，我们将拒绝零假设。显着性水平是一个任意的截止值。它影响我们拒绝零假设的容易程度。显着性水平越低，我们就越不可能拒绝零假设，即使样本数据与零假设存在轻微偏差。
结论：
拒绝零假设是一个强有力的结论，表明样本数据与零假设不相符。它并不意味着备择假设一定是正确的，但它确实意味着备择假设比零假设更可能是正确的。
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