[科普中国]-操作性对立假设

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