在统计学中，零假设（h0）是假设某种说法或现象不存在或为零。当收集的数据提供了足够的证据表明零假设不成立时，我们就会拒绝它。
在做出是否拒绝零假设的决策时，我们需要考虑拒绝它的概率，称为显着性水平或p值。p值是如果零假设为真，观察到给定结果或更极端结果的概率。
通常，我们使用0.05或5%作为显着性水平。这意味着如果p值小于0.05，我们就会拒绝零假设，因为它有95%的把握是错误的。
例如，如果我们进行一项研究来测试一种新药物的有效性，并且我们的零假设是该药物无效（b2=0）。我们收集的数据表明，该药物确实有效，p值为0.01。
在这种情况下，我们拒绝零假设，因为p值小于0.05。这意味着有95%的把握，该新药物确实有效，并且零假设是错误的。
拒绝零假设的步骤
1. 提出零假设：零假设是假设某种说法或现象不存在或为零。 2. 收集数据：收集与零假设相关的数据。 3. 计算p值：p值是观察到给定结果或更极端结果的概率，如果零假设为真。 4. 与显着性水平比较：将p值与预设的显着性水平（通常为0.05）进行比较。 5. 做出决定：如果p值小于显着性水平，则拒绝零假设。否则，不能拒绝零假设。拒绝零假设的注意事项
拒绝零假设并不意味着替代假设一定是正确的。它只意味着有证据表明零假设不正确。p值是一个统计测量值，并不代表研究中的实际错误率。在做出基于p值的决策时，重要的是要考虑研究的样本量、效果量和研究设计。结论
拒绝零假设的概率是统计学中的一个重要概念。通过理解p值和拒绝零假设的步骤，我们可以对收集到的数据做出明智的决策，并确定假设是否得到了支持。本文原创来源：电气TV网，欢迎收藏本网址，收藏不迷路哦！
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