帰無仮説と対立仮説の違い

2019

仮説の生成は科学的プロセスの始まりです。それは推論と証拠に基づく仮定を指します。研究者は観察と実験を通してそれを調べ、それが事実を提供し、そして起こりうる結果を予測します。仮説は帰納的または演繹的、単純または複雑、帰無仮説または対立仮説である可能性があります。 帰無仮説は実際に検定される仮説ですが、対立仮説は帰無仮説に代わるものです。

帰無仮説は、差異も効果も期待しない文を意味します。それどころか、対立仮説は、何らかの違いや効果を期待するものです。帰無仮説この記事の抜粋では、帰無仮説と対立仮説の基本的な違いについて説明しました。

比較表

比較基準	帰無仮説	対立仮説
意味	帰無仮説は、2つの変数間に関係がないというステートメントです。	対立仮説は、2つの測定された現象の間に何らかの統計的有意性があるという記述です。
を表す	影響なし	観察された影響
それは何ですか？	それは研究者が反証を試みるものです。	それは研究者が証明しようとしていることです。
受け入れ	意見や行動に変化はない	意見や行動の変化
テスト	間接的および暗黙的	直接的かつ明示的
観察	チャンスの結果	実効果の結果
によって示される	Hゼロ	H-one
数学的定式化	等号	不等号

帰無仮説の定義

帰無仮説は、一連の変数間に有意差がないという統計的仮説です。これは元の文またはデフォルトの文であり、効果はありません。H0（H-zero）で表されることがよくあります。テストされるのは常に仮説です。これは、µ、s、pなどの母集団パラメータの特定の値を表します。帰無仮説は棄却できますが、ただ1つの検定に基づいて受け入れることはできません。

対立仮説の定義

仮説検定で使用される統計的仮説。一連の変数間に有意差があることを示します。それはしばしば帰無仮説以外の仮説と呼ばれ、しばしばH ₁ （H-one）と表される。それは研究者がテストを使って間接的な方法で証明しようとしているものです。これは標本統計量の特定の値、例えばx¯、s、pを意味します。

対立仮説の受け入れは、帰無仮説の棄却に依存します。つまり、帰無仮説が棄却されるまでは、そして別の仮説は受け入れられません。

帰無仮説と対立仮説の主な違い

帰無仮説と対立仮説の違いの重要な点は以下のように説明されます。

帰無仮説は、2つの変数間に関係がないというステートメントです。対立仮説は言明です。それは単に帰無仮説の逆であり、すなわち2つの測定された現象の間には何らかの統計的有意性があります。
帰無仮説は、研究者が反証を試みることであり、対立仮説は、研究者が証明したいことです。
帰無仮説は観測された効果がないことを表し、対立仮説は観測された効果を表します。
帰無仮説が受け入れられれば、意見や行動に変更は加えられません。逆に、対立仮説が受け入れられれば、それは意見や行動に変化をもたらすでしょう。
帰無仮説は母集団パラメータを指すため、検定は間接的で暗黙的です。一方、対立仮説は標本統計量を示します。ここで、検定は直接的かつ明示的です。
帰無仮説はH ₀ （H-zero）とラベル付けされ、対立仮説はH ₁ （H-one）で表されます。
帰無仮説の数学的定式化は等号ですが、対立仮説の場合は符号と等しくありません。
帰無仮説では、観測は偶然の結果ですが、対立仮説の場合、観測は実際の効果の結果です。