零假设检验

（Null Hypothesis Testing）是统计学中一种常用的假设检验方法，用于判断样本数据是否支持某个假设。在零假设检验中，我们首先提出一个原假设（null hypothesis），然后收集样本数据，通过计算样本数据的统计量，判断是否拒绝原假设。

原假设通常表示为H0，它是我们要进行检验的假设，通常是一种无关或无差异的假设。而备择假设（alternative hypothesis）通常表示为H1或Ha，它是我们希望证明的假设，通常是一种有关或有差异的假设。

零假设检验的步骤如下：

1. 提出原假设（H0）和备择假设（H1）。
2. 选择适当的统计检验方法和显著性水平（通常为0.05）。
3. 收集样本数据，并计算样本数据的统计量。
4. 根据选择的统计检验方法，计算出对应的p-value（p值）。
5. 判断p值是否小于显著性水平，如果小于，则拒绝原假设，接受备择假设；如果大于，则无法拒绝原假设。
6. 根据判断结果，得出结论。

零假设检验在实际应用中具有广泛的应用场景，例如：

• 医学研究：用于判断某种治疗方法是否有效。
• 市场调研：用于判断某种市场策略是否有效。
• 工程质量控制：用于判断产品是否符合质量标准。
• 金融风险评估：用于判断某种投资策略是否可行。

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