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书中的原假设是:H。:抗生素是无效的,即P。=15%;而你的原假设是:H。:抗生素是有效的,即P。=85%。书中接受了它的原假设,而你拒绝了你的原假设,岂不是一样的结论?你这里设定有2个不同原假设,而结论是一致应该是你的“幸运”!在很多试验中,对截然不同的2个原假设(就和你的一样),结论却都是接受原假设,这里隐含的R.A.Fisher的假设检验的统计原理很深,你可以不用去研究太深,但要注意的是你的原假设最好是符合你的试验目的,而不要任意设定。
书中的定义从一般意义上而言更准确,无效更符合Null Hypothesis的内涵;而且从制药业的Safety角度出发,无效的原假设是业界标准。