假设检验中原假设一般为什么

在假设检验中，原假设（null hypothesis）一般是指被检验的假设，通常表示没有效果、没有关联或没有差异的假设。原假设是基于研究者的先验知识、理论或实证研究提出的。它是一种默认的假设，假设没有发生所研究的效应或差异。

原假设的选择通常基于以下几个原因：
1. 具备保守性：原假设往往被选择为保守的假设，即默认情况下没有效应或差异存在。这样可以确保在进行统计推断时，对效应或差异的存在要求更为严格，减少错误地得出显著结果的可能性。
2. 可证伪性：原假设应该是可以被反驳的，即可以通过数据进行检验和推翻。这样可以建立起一种科学推理的框架，通过收集数据来验证或反驳原假设。
3. 先验知识或理论支持：原假设的选择可能基于之前的研究、领域内的理论或领域专家的意见。在这些情况下，原假设被选择为与已有知识或理论一致的假设。

需要注意的是，原假设并不一定总是正确的，它只是在进行假设检验时所假设的一种情况。通过收集数据并进行统计分析，我们可以根据数据的支持或反驳来对原假设进行推断。

相关问题

统计学假设检验中原假设应该怎么判断假设什么情况

在统计学假设检验中，原假设（null hypothesis）通常是指我们要检验的某个假设或者某个效应不存在的情况。在进行假设检验时，我们需要根据问题的具体情况来判断原假设的形式。

通常情况下，原假设是指我们要检验的某个效应不存在的情况。例如，如果我们要检验一种新药物是否比现有药物更有效，那么原假设可能是“新药物的疗效与现有药物相同”。在这种情况下，我们需要根据数据来判断是否拒绝原假设，即是否有足够的证据表明新药物的疗效比现有药物更好。

在另一些情况下，原假设可能是指某种关系或者效应的存在。例如，如果我们要检验两组数据是否具有显著差异，那么原假设可能是“两组数据没有显著差异”。在这种情况下，我们同样需要根据数据来判断是否拒绝原假设，即是否有足够的证据表明两组数据之间存在显著差异。

总之，原假设的形式应该根据具体问题来判断，通常是指某个效应不存在或者某种关系不存在的情况。

R语言假设检验均值为零

在R语言中，可以使用t.test函数进行假设检验。该函数的参数mu用于指定假设的总体均值，当mu为0时即表示假设检验的均值为零。函数还可以通过alternative参数指定备择假设的类型，paired参数指定是否执行配对检验，var.equal参数用于指定两个样本方差是否相等，conf.level参数指定置信度的水平。