零假设是统计假设检验中的一种假设，它表示没有任何效果或差异。如果零假设错误，则意味着观察到的效果或差异是由于实际存在的因素（而不是随机变化）造成的。
拒绝零假设的概率称为显着性水平。显着性水平通常设置为 0.05，这意味着如果观测到的效果或差异的概率低于 5%，则我们将拒绝零假设。
如果零假设错误，但我们仍然没有拒绝它，这种情况称为第一类错误。第一类错误的概率称为 α（阿尔法）。
如果零假设正确，但我们错误地拒绝它，这种情况称为第二类错误。第二类错误的概率称为 β（贝塔）。
零假设例题
假设我们进行了一项调查，以确定一种新药物是否有效。我们收集了 100 名患者的数据，其中 60 名服用了一种新药物，40 名服用安慰剂。
新药组的平均改善值为 10，安慰剂组的平均改善值为 5。我们想检验零假设，即新药和安慰剂没有差异。
我们使用 t 检验来检验零假设。t 检验值计算为：
```t = (10 - 5) / (√(100 / 60) + √(100 / 40)) = 2.828```t 检验值的自由度为 100 - 2 = 98。使用 t 分布表，我们发现 t = 2.828 对应于 p 值为 0.006。
由于 p 值低于显着性水平 0.05，因此我们拒绝零假设。这意味着我们有 95% 的信心相信新药比安慰剂更有效。
值得注意的是，拒绝零假设并不意味着新药绝对有效。它只意味着我们没有发现足够的证据来支持新药无效的结论。
结论
零假设错误是一个重要的概念，因为它可以帮助我们确定观察到的效果或差异是否是由实际存在的因素造成的。重要的是要记住，零假设错误并不意味着新药绝对有效。它只意味着我们没有发现足够的证据来支持新药无效的结论。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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