零假设有关还是无关?

零假设是统计检验的基础，用于判断实验结果是否具有统计学意义。它默认实验干预没有效果，只有数据强烈反对这一假设时，才接受备择假设。零假设帮助研究者避免主观臆断，确保结论基于证据。

对比

零假设有关：零假设是科学研究的起点，它设定明确的检验标准。研究者通过收集数据，计算概率值，判断是否推翻零假设。这种方法减少了随机误差的影响，提高了结论的可靠性。比如药物试验中，零假设假设药物无效，只有显著效果才能证明其价值。

零假设无关：零假设过于保守，容易忽略实际存在的微小效应。它要求严格的统计显著性，可能导致有意义的发现被误判为不显著。在某些领域，如社会科学，效应量虽小但实际重要，零假设的机械应用可能阻碍创新。研究者需结合专业判断，避免被统计数字束缚。