零假设检验是一种统计方法，用于确定所观察到的数据是否与某个特定的假设相一致。零假设通常表示为 H0，而备择假设表示为 H1。
在进行零假设检验时，我们需要指定一个显著性水平。显著性水平表示我们愿意接受数据与零假设相矛盾的概率。常见的显著性水平是 5%，表示我们愿意接受数据与零假设相矛盾的概率为 5%。
零假设检验的步骤如下：
- 陈述零假设和备择假设
- 确定显著性水平
- 计算检验统计量
- 确定 p 值
- 做出决定
零假设不被拒绝
如果在显著性水平 5% 下零假设 H0:b2=0 不被拒绝，这意味着：
- 我们没有足够的证据拒绝零假设。
- 数据与零假设相一致。
- 我们无法得出 b2 ≠ 0 的结论。
示例
假设我们正在测试一种新药物对血压的影响。我们进行了一项研究，并收集了 100 名参与者的数据。零假设是新药没有影响血压，即 H0:b2=0。显著性水平为 5%。
我们计算检验统计量并获得 p 值为 0.07。由于 p 值大于显著性水平（0.07 > 0.05），我们无法拒绝零假设。
这表明我们没有足够的证据得出新药影响血压的结论。数据与新药没有影响血压的假设相一致。
注意事项
需要注意的是，无法拒绝零假设并不意味着零假设是正确的。这只是意味着我们没有足够的证据拒绝它。还需要考虑其他因素，例如样本量和研究设计。
在做出任何结论之前，还应考虑 p 值的大小。p 值越小，表明我们更有可能拒绝零假设。但是，重要的是要记住，p 值是概率，并不是证明。
结论
零假设检验是一种有价值的统计工具，可用于评估数据是否与某个特定的假设相一致。在显著性水平 5% 下无法拒绝零假设意味着我们没有足够的证据拒绝零假设。但是，还需要考虑其他因素，例如样本量和研究设计。
本文原创来源：电气TV网，欢迎收藏本网址，收藏不迷路哦！
添加新评论