变量之间没有显著差异或关系的
Posted: Sat Dec 21, 2024 6:19 am
零假设 零假设 (H0) 是一种假设两个陈述。它是默认假设，在有足够证据拒绝它之前，它被认为是正确的。零假设通常写成平等的陈述，例如“A 组的平均值等于 B 组的平均值”。 备选假设 备择假设 (Ha) 是一种表明两个变量之间存在显著差异或关系的陈述。这是研究人员想要测试的假设。备择假设通常写成不平等的陈述，例如“A 组的平均值不等于 B 组的平均值”。 零假设与备择假设是互补且互相排斥的。
如果零假设被拒绝，则备择假设被接受。如果零假设无法被 埃及客户电子邮件列表 拒绝，则备择假设不被支持。 需要注意的是，零假设不一定正确。它只是一种假设，假设所研究的变量之间没有显著差异或关系。假设检验的目的是确定是否有足够的证据来拒绝零假设而支持备选假设。 显著性水平和 P 值 在假设检验中，显著性水平（alpha）是犯 I 类错误的概率，即拒绝原假设，而原假设实际上是正确的。科学研究中最常用的显著性水平是 0.05，这意味着犯 I 类错误的概率为 5%。
p 值是一种统计测量，表示在零假设成立的情况下获得观察到的结果或更极端结果的概率。它是衡量反对零假设的证据强度的指标。较小的 p 值（通常小于所选的显著性水平 0.05）表明有强有力的证据反对零假设，而较大的 p 值则表明没有足够的证据来拒绝零假设。 如果 p 值小于显著性水平 (p < alpha)，则拒绝原假设并接受备择假设。这意味着有足够的证据表明所研究的变量之间存在显著差异或关系。另一方面，如果 p 值大于显著性水平 (p > alpha)，则不拒绝原假设，也不支持备择假设。
如果零假设被拒绝，则备择假设被接受。如果零假设无法被 埃及客户电子邮件列表 拒绝，则备择假设不被支持。 需要注意的是，零假设不一定正确。它只是一种假设，假设所研究的变量之间没有显著差异或关系。假设检验的目的是确定是否有足够的证据来拒绝零假设而支持备选假设。 显著性水平和 P 值 在假设检验中，显著性水平（alpha）是犯 I 类错误的概率，即拒绝原假设，而原假设实际上是正确的。科学研究中最常用的显著性水平是 0.05，这意味着犯 I 类错误的概率为 5%。
p 值是一种统计测量，表示在零假设成立的情况下获得观察到的结果或更极端结果的概率。它是衡量反对零假设的证据强度的指标。较小的 p 值（通常小于所选的显著性水平 0.05）表明有强有力的证据反对零假设，而较大的 p 值则表明没有足够的证据来拒绝零假设。 如果 p 值小于显著性水平 (p < alpha)，则拒绝原假设并接受备择假设。这意味着有足够的证据表明所研究的变量之间存在显著差异或关系。另一方面，如果 p 值大于显著性水平 (p > alpha)，则不拒绝原假设，也不支持备择假设。