虛無假說

在推論統計學中 ， 零假設 ( 又譯 - { zh - cn: 虛無假設 、 原假設; zh - tw: 零假說; } - ， 符號 ： ） 是做統計檢驗時的一類假說 。 零假設的內容一般是希望能證明爲錯誤的假設 ， 與零假設相對的是對立假說 ， 即希望證明是正確的另一種可能 。 從數學上來看 ， 零假設和備擇假設的地位是相等的 ， 但是在統計學的實際運用中 ， 常常需要強調一類假設爲應當或期望實現的假設 ， 例如在相關性檢驗中 ， 一般會取 “ 兩者之間無關聯 ” 作爲零假設 ， 而在獨立性檢驗中 ， 一般會取 “ 兩者之間非獨立 ” 作爲零假設 。 如果一個統計檢驗的結果拒絕 ( reject ) 零假設 （ 結論不支持零假設 ） ， 而實際上真實的情況屬於零假設 ， 那麼稱這個檢驗犯了型一錯誤 。 反之 ， 如果檢驗結果支持零假設 ， 而實際上真實的情況屬於備擇假設 ， 那麼稱這個檢驗犯了型二錯誤 。 通常的做法是 ， 在保持第一類錯誤出現的機會在某個特定水平上的時候 （ 即顯著性差異值或α值 ） ， 儘量減少第二類錯誤出現的概率 。