Tingwei 我看这部分时有很多疑惑:”在一般情况下H0要取那个在实践中受到保护 、不证自明、要有足够的证据才能否定它的等等诸如此类的命题“。但是在实践很多情况中我根本不知道哪个才算是不证自明的呀,就是因为不知道所以才要假设的呀,我要是知道那我还做假设检验干嘛呀,为了玩儿吗?我不知道如何去写H0和H1,有哪位大神可以指点一下吗?谢谢啦。
Ihavenothing Tingwei 从逻辑层面上说,H0 通常是保守的一方,比如验证药物的疗效,原假设是药物没有效果。从技术层面上说,H0 通常是一个“点”,比如均值等于某个数,而 H1 可以是大于小于不等于之类的。
tctcab Tingwei 假设检验的核心是:观察到了一些现象,提出假设之后,想要定量衡量观察到的证据对某假设的支持强度。 要衡量支持强度总得有参照系或者对照组吧,那就是H0假设。H0假设是保守的“新药没效果”。 抛硬币猜正反面概率,h0假设是保守的“50/50” 隔壁班的陈小花喜不喜欢我,H0假设是保守的“我人见人爱花见花开当然喜欢” 明天会不会下雨, H0假设是保守的“跟今天一样” NBA三分命中率,H0假设是全联盟平均水平 知乎平均学历,H0假设是985 知乎平均收入,H0假设是月入过万 其实没啥难的
Bin-Ben “不证自明”定义的不是很妥当,这里举几个例子: -验证药物疗效的原假设H0是药物没有效果; -传染病检测试剂的H0是阴性; -刑事犯罪的检验H0是无罪; H0 H1的选择通常是“保守”“温和”的,而基于不同的研究目的以及I/II错误的风险,H0的选择也不是固定的。 某种程度上H0是计划在某一显著水平下被推翻的。