零假设

在推論統計學中，零假设（，又译-{zh-cn:虚无假设、原假设; zh-tw:零假說;}-，符号：）是做统计检验时的一类假說。

零假设的内容一般是希望能证明为错误的假设，与零假设相对的是對立假說，即希望通过证伪零假设而证明正确的另一种假说。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“两者之间非獨立”作为零假设。

如果一个统计检验的结果拒绝（reject）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型一錯誤。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型二錯誤。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。

相关条目
假說檢定
對立假說
檢定力
型一錯誤與型二錯誤
顯著性差異

司徒頓t檢定

参考来源
统计学原理：假设检验

延伸閱讀

  The application of significance testing in this paper is an outlier.  Tests to find a null hypothesis?  Not trying to show significance, but to find interesting cases?
  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."

外部連結
 HyperStat Online: Null hypothesis 

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