虛無假說
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在推論統計學中,虛無假說(英語:Null hypothesis,又譯零假說,符號:)是做統計檢定時的一類假說。
虛無假說的內容一般是希望能證明為錯誤的假說,與虛無假說相對的是對立假說,即希望通過證偽虛無假說而證明正確的另一種假說。從數學上來看,虛無假說和對立假說的地位是相等的,但是在統計學的實際運用中,常常需要強調一類假說為應當或期望值實現的假說,例如在相關性檢定中,一般會取「兩者之間無關聯」作為虛無假說,而在獨立性檢定中,一般會取「兩者之間非獨立」作為虛無假說。
如果一個統計檢定的結果拒絕(reject)虛無假說(結論不支持虛無假說),而實際上真實的情況屬於虛無假說,那麼稱這個檢定犯了型一錯誤。反之,如果檢定結果支持虛無假說,而實際上真實的情況屬於對立假說,那麼稱這個檢定犯了型二錯誤。通常的做法是,在保持型一錯誤出現的機會在某個特定水準上的時候(即顯著性差異值或α值),儘量減少型二錯誤出現的機率。
相關條目
[編輯]參考來源
[編輯]延伸閱讀
[編輯]- Adèr, H. J.; Mellenbergh, G. J. & Hand, D. J. Advising on research methods: A consultant's companion. Huizen, The Netherlands: Johannes van Kessel Publishing. 2007. ISBN 90-79418-01-3.
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- Rice, William R.; Gaines, Steven D. 'Heads I win, tails you lose': testing directional alternative hypotheses in ecological and evolutionary research. TREE. June 1994, 9 (6): 235–237. doi:10.1016/0169-5347(94)90258-5. Directed tests combine the attributes of one-tailed and two-tailed tests. "...directed tests should be used in virtually all applications where one-sided tests have previously been used, excepting those cases where the data can only deviate from H0, in one direction."