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[科普中国]-操作性对立假设

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在假设检验中,零假设(Null Hypothesis)是统计检测时的一类假设。零假设的内容一般是希望证明其错误的假设。与零假设相对立的就是操作性对立假设又称为备择假设(Alternative Hypothesis)即不希望看到的另一种可能。1

定义从数学上来看,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。如果一个统计检验的结果拒绝零假设(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第一类错误。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第二类错误。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,尽量减少第二类错误出现的概率。

比如我要做一些实验证明阳光对植物的影响,我是希望发现阳光与植物是有一些关系的,这种情况下我做原假设/零假设即是:阳光对植物没有影响。备择假设:阳光对植物有影响。

第一类错误:“弃真”,零假设为真,却拒绝了零假设。(即小概率事件(某些植物跟阳光无关)发生的可能性,当它在5%左右,可以拒绝零假设。)

第二类错误:“取伪”,零假设为假,却接受了零假设。(实际上植物和阳光有关系,然而我们忽略掉了它们的关系,睁一只眼闭一只眼接受了。)

应用原假设:被告无罪

备择假设:被告是有罪的

原则:无罪推论(保护原假设)

最后的判决:当有明显犯罪证据时,法官才判决被告有罪

证据明显:由临界值决定(法律条文的规定)

本词条内容贡献者为:

殷晓莉 - 儿童心理专家 副教授 - 中国科学院心理研究所