零假设

✍ dations ◷ 2024-10-06 09:51:47 #零假设

在推论统计学中，零假设（英语：null hypothesis，又译虚无假设、原假设，符号： H 0 {displaystyle H_{0}} ）是做统计检验时的一类假设。零假设的内容一般是希望能证明为错误的假设，与零假设相对的是备择假设（英语：Alternative hypothesis）（或对立假设），即希望证明是正确的另一种可能。从数学上来看，零假设和备择假设的地位是相等的，但是在统计学的实际运用中，常常需要强调一类假设为应当或期望实现的假设，例如在相关性检验中，一般会取“两者之间无关联”作为零假设，而在独立性检验中，一般会取“两者之间非独立”作为零假设。如果一个统计检验的结果拒绝零假设（结论不支持零假设），而实际上真实的情况属于零假设，那么称这个检验犯了第一类错误。反之，如果检验结果支持零假设，而实际上真实的情况属于备择假设，那么称这个检验犯了第二类错误。通常的做法是，在保持第一类错误出现的机会在某个特定水平上的时候（即显著性差异值或α值），尽量减少第二类错误出现的概率。

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