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你知道虛無假設的選擇會改變實驗結果嗎？來看看這背後的真相！
在科學研究中，虛無假設（常用 H0 表示）是指一種假設，旨在聲明正在研究的效應並不存在。這種假設通常用一句話來描述，即在兩組數據或變量之間並不存在關係。如果虛無假設成立，任何觀察到的實驗效應都僅是偶然的結果。因此，這也為虛無二字的使用提供了理論基礎。對於虛無假設，相對應的則是替代假設，它聲稱兩變量之間存在某種關係。
虛無假設和替代假設是統計檢定中使用的一種假設類型，旨在通過正式的方法來進行推論，分離科學主張與統計雜訊。
虛無假設的定義及背景
虛無假設和替代假設在統計學中用於統計推斷過程中。在這些檢定中，要測試的聲明被稱為虛無假設，使用的符號常常是 H0；而被檢測的聲明的替代假設則為 H1 或 Ha。統計顯著性檢驗通常從一個隨機樣本開始，若樣本數據與虛無假設一致則不拒絕它；反之，若不一致，則進一步拒絕虛無假設，並認為替代假設更為真實。
選擇何種虛無假設往往是一個充滿挑戰的過程，因為每種情況下都可能需要根據研究問題的特異性來進行精心設計。
實驗案例的分析
以所謂的男性和女性的測試分數為例，我們探討一組是否比另一組顯著好。假設的虛無假設是男性平均分數等於女性平均分數（H0: μ1 = μ2）。這裡的強化型虛無假設則是這兩個樣本在方差和分布形狀上是相等的。
許多統計學家認為虛無假設應該是具體而明確的，因為它必須為顯著性檢驗的過程提供一個明確的基礎。
虛無假設的技術描述
虛無假設通常是一種預設假設，認為待測量的數量為零（即無效應）。通常，待測量的數量為兩種情況之間的差異。例如，想要證明某個效應的發生，或者證明樣本來自於不同的批次。在統計推斷中，這些虛無假設被認為是討論關於兩個現象之間是否存在關聯的核心任務。
根據推斷的目的，虛無假設的方向性選擇也是至關重要的。
虛無假設的測試目標
各種顯著性檢驗通常都有一個共同的目標，即驗證虛無假設是否成立。統計模型及推斷可以使用多種測試來分析樣本，從而確定是否存在顯著性差異。以下幾種目標通常會被統計學家所重視：
- 技術虛無假設：用於驗證統計假設。
- 科學虛無假設：旨在直接推進某項理論。
- 同質性虛無假設：用於驗證多次實驗的一致性。
- 多種替代治療的虛無假設：通過比較進行一個有效性聲明的基礎。
實驗者的選擇及其選用的虛無假設將對結果的最終解釋產生重大影響。
實驗設計及方向性考量
在設計實驗時，首先要選擇合適的虛無假設，並考慮其方向性。舉例來說，當一個投擲的硬幣測試其是否公正時，可能的虛無假設為「此硬幣不偏向正面」。在此，我們要特別注意「單尾測試」的概念，這暗示著如果我們只有一邊的結果是不一致，那麼我們可能就拒絕該虛無假設。
Fisher駁斥認為「假設分布應保持明確且無模糊性，以提供顯著性測試的基礎」的觀點。
結論：虛無假設的選擇與實驗結果的關聯
選擇虛無假設並不僅是技術上的選擇，它涉及到研究問題的核心，甚至可能會影響到最終的實驗結果與解釋。仔細考量虛無假設及其相關性，將幫助研究者做出更準確的推斷和決策。當我們意識到虛無假設的選擇會影響實驗結果時，你是否能夠明確自己的假設選擇背後的意義呢？
