在统计学中，零假设 (H0) 是一个关于总体参数的主张，通常表示为“无差异”或“无效果”。当研究人员通过对抽样数据的分析发现零假设的证据不够时，就会拒绝零假设。
拒绝零假设后，研究人员可以做出以下可接受的推论：
1. 备择假设成立
备择假设 (Ha) 是对零假设提出相反的主张，即存在差异或效果。当零假设被拒绝时，研究人员可以推断备择假设得到了支持。
示例：零假设是“新治疗方法与标准治疗方法在效果上没有差异”。如果拒绝零假设，研究人员可以推论：“新治疗方法比标准治疗方法更有效”。
2. 存在统计学意义
统计学意义是指研究结果不太可能是由偶然性造成的。当零假设被拒绝时，研究人员可以推断存在统计学意义，即存在差异或效果的证据。
示例：零假设是“男性和女性在平均身高上没有差异”。如果拒绝零假设，研究人员可以推论：“男性在平均身高上高于女性，存在统计学意义”。
3. 拒绝零假设的概率较低
当零假设被拒绝时，研究人员可以推断拒绝零假设的概率较低。通常，这个概率由 p 值表示，它衡量了在零假设为真时观察到数据的概率。
示例：零假设是“待售房屋的平均价格为 30 万美元”。如果拒绝零假设并得到一个 p 值为 0.05 的结果，研究人员可以推论：“拒绝零假设的概率为 5%，这表明待售房屋的平均价格可能高于 30 万美元”。
4. 研究结果适用于总体
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