帰無仮説
パラメータの範囲あるいは間隔を規定する仮説。例: μ ≤ 100; 95 ≤ μ ≤ 105。
フィッシャーは検定のために正確な帰無仮説を要求した。
片側仮説(英語版)(片側検定を使って検定される)は、パラメータの値が
特定の値以上、または
特定の値以下
のいずれかとして規定される不正確な仮説である。
片側仮説は方向性(directionality)を持つといわれる。
フィッシャーの最初の例(紅茶の違いのわかる婦人)は片側検定であり、帰無仮説は非対称であった。全てのカップを正しく推測する確率は全てのカップを誤って推測する確率と同じであったが、フィッシャーは正しく推測することのみが婦人の主張と両立できる、と記した。
「帰無仮説」と「対立仮説」は、統計検定において使われる推測である。統計検定は、データに基づいて結論に至る、あるいは決定を行うための形式的手法である。帰無仮説と対立仮説は母集団の統計モデルに関する推測であり、母集団の標本に基づいている。検定は統計的推論の中核的な要素であり、科学実験データの解釈において頻繁に用いられる。
統計的有意性の検定において調べられる意見が帰無仮説と呼ばれる。有意性の検定は、帰無仮説に対する反証の強さを検証するために設計される。大抵、帰無仮説は「効果がない」あるいは「差がない」ことを述べている。記号H0で表わされることが多い。
帰無仮説と排反な仮説を対立仮説と呼び、H1やHaで表わされる。