# 一. 简介 > Hypothesis a statement about the value of a population parameter, in case of two hypotheses, the statement assumed to be true is called the **null hypothesis** (notation H₀) and the contradictory statement is called the **alternative hypothesis** (notation H_a). 一般实验中，首先要考虑两个假设。它们被称为原假设和替代假设（Null and Alternative Hypotheses）。这些假设包含相反的观点。 - H₀: The null hypothesis:这是一个关于总体的陈述，要么被认为是真实的，要么被用于提出论点，除非在合理的怀疑之前可以证明它是不正确的。 - H_a: The alternative hypothesis: 关于总体的主张与H₀和我们拒绝H₀时得出的结论产生矛盾。 由于原假设和替代假设是矛盾的，因此您必须检查证据以确定您是否有足够的证据拒绝原假设。证据采用样本数据的形式。 在确定样本支持哪种假设之后，您可以做出决定。决定有两个选择： 1. 如果样本信息支持替代假设，则为“拒绝H₀”； 2. 如果样本信息不足以拒绝无效假设，则为“不拒绝H₀”或“拒绝拒绝H₀（双重否定）”。 # 二. 数学符号 |H₀|H_a| |-------|-------| |等于（=）|不等于（≠）或大于（>）或小于（<）| |大于或等于（≥）|小于（<）| |小于或等于（≤）|大于（>）| # 三. 注意事项 注意H₀总是带有一个等于的符号。H_a永远不会有一个带有相等符号的符号。符号的选择取决于假设检验的措辞。但是，请注意，许多研究者（包括研究工作的其中一位合著者）在无效假设中使用=，甚至在替代假设中使用>或<作为符号。这种做法是可以接受的，因为我们仅决定拒绝还是不拒绝原假设。 # 四. 案例视频 # 六. 结论 在假设检验中，对样本数据进行评估，以便做出有关某种类型声明的决定。如果满足有关样本的某些条件，则可以针对总体评估声明。在假设检验中，我们表示原假设，通常用H₀表示。除非假设检验另有说明，否则不拒绝零值。null语句必须始终包含某种形式的等式（=，≤或≥）。始终编写替代假设，通常用H_a或H₁表示，使用小于，大于或不等于符号，即（≠，>或<）。 如果我们拒绝原假设，那么我们可以假设：有足够的证据支持替代假设。切勿声明主张被证明为真或假。请记住，假设检验是基于概率定律的基本事实；因此，我们只能谈论非绝对确定性。 H₀和H_a总是矛盾的。H₀总是带有一个等于的符号。H_a永远不会有一个带有相等符号的符号。 # Reference - [null-and-alternative-hypotheses](https://courses.lumenlearning.com/introstats1/chapter/null-and-alternative-hypotheses/) - [https://opentextbc.ca](https://opentextbc.ca/introstatopenstax/chapter/null-and-alternative-hypotheses/)