零假设是统计学中的一个术语，它表示在没有证据表明相反的情况下，人们所相信的关于总体的陈述。零假设通常表示为 H0，而备择假设表示为 H1。
如果零假设是正确的
如果零假设是正确的，那么统计检验的结果将是不显着的。这意味着观察到的数据与从零假设中得出的数据之间没有统计学上的显著差异。在这种情况下，研究人员将接受零假设，并得出结论，没有足够的证据支持备择假设。
如果零假设是错误的
如果零假设是错误的，那么统计检验的结果将会显着。这意味着观察到的数据与从零假设中得出的数据之间存在统计学上的显著差异。在这种情况下，研究人员将拒绝零假设，并得出结论，有足够的证据支持备择假设。
零假设检验中的错误
在零假设检验中，可能发生两种类型的错误：
- 第一类错误（α） ：拒绝正确的零假设。当第一类错误发生时，研究人员得出备择假设为真的结论，但实际上零假设才是正确的。
- 第二类错误（β） ：接受错误的零假设。当第二类错误发生时，研究人员得出零假设为真的结论，但实际上备择假设才是正确的。
α 和 β 的值可以通过调整显着性水平和样本量来控制。显着性水平是一个预先设定的概率值，用于确定拒绝零假设的临界值。样本量是用于进行统计检验的数据点数量。
零假设检验的步骤
零假设检验的步骤如下：
- 陈述零假设 (H0) 和备择假设 (H1)。
- 设定显着性水平 (α)。 <
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