在假设检验时原假设和备择假设如果设相反了,结果完全相反是因为统计中用的假设检验的方法,对于原假设得到的结论不是“对”与“错”两个结果,而是“拒绝”与“接受”。
因为在做假设检验的时候,都要设定一个置信水平,当实验者“拒绝”原假设的时候,实际上我们只是说“我们有95%的把握”说原假设错了,也就是说,它还是有可能是对的,换而言之,我们不能逻辑上否定原假设。
再来说“接受”原假设,准确一点来说应该是“不能拒绝”原假设,比如说原假设H0是:期望=2,如果“拒绝”H0, 那么意思是实验者有95%的把握说H0是错的,但是当实验者所谓“接受”H0的时候,指的并不是有95%的把握肯定期望就等于2。
所以在假设检验时,原假设和备择假设如果设相反了,结果完全相反。
扩展资料:
假设检验的基本步骤:
1、提出检验假设又称无效假设,符号是H0;备择假设的符号是H1。
H0:样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的;
H1:样本与总体或样本与样本间存在本质差异;
预先设定的检验水准为0.05;当检验假设为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=0.05或α=0.01。
2、选定统计方法,由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小,如X2值、t值等。根据资料的类型和特点,可分别选用Z检验,T检验,秩和检验和卡方检验等。
3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α,结论为按α所取水准不显著,不拒绝H0,即认为差别很可能是由于抽样误差造成的,在统计上不成立;如果P≤α,结论为按所取α水准显著,拒绝H0,接受H1。
则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致,很可能是实验因素不同造成的,故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。
参考资料来源:百度百科-假设检验