在统计假设检验中，我们根据收集到的样本数据来做出关于总体参数的推论。我们从一个称为零假设 (H0) 的假设开始，并试图收集证据来拒绝它。如果我们收集到足够的证据来拒绝零假设，则我们得出结论，备择假设(H1) 更有可能是正确的。
零假设被拒绝
当我们进行统计假设检验时，我们假设零假设是正确的。我们收集样本数据并计算一个统计检验值，该值告诉我们样本与零假设的预测有多大差异。如果统计检验值大于某个临界值，则我们拒绝零假设。
拒绝零假设意味着我们有足够的证据相信零假设是不正确的。这并不意味着备择假设一定是正确的。这只是意味着备择假设更有可能是正确的。
备择假设
备择假设是与零假设相反的假设。例如，如果零假设是总体平均值为 100，则备择假设可能是总体平均值大于 100 或总体平均值小于 100。
当我们拒绝零假设时，我们并不是证明备择假设是正确的。我们只是得出结论，备择假设更有可能是正确的。
不接受零假设
当我们无法拒绝零假设时，我们说我们不接受零假设。这并不意味着零假设一定是正确的。它只是意味着我们没有收集到足够的证据来拒绝它。
不接受零假设可能有多种原因。一种可能是样本量太小，不足以检测出任何真实差异。另一种可能是零假设实际上是正确的。
结论
拒绝零假设并不意味着备择假设是正确的。相反，这只是意味着备择假设更有可能是正确的。不接受零假设并不意味着零假设一定是正确的。它只是意味着我们没有收集到足够的证据来拒绝它。
在解释统计假设检验结果时，重要的是要记住这些区别。拒绝零假设并不等同于证明备择假设。不接受零假设并不等同于接受零假设。
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