论文研究结果与假设相反

这个问题是每个学到这一部分的学生都会感到困惑的问题。设原假设为H0，备择假设为H1，置信水平为95%H0与H1从逻辑上说本来是二择一的，非此即彼，对于原假设检验的结果逻辑上说只有两个，要么对的，要么错的，如果H0是对的，那么H1就必定错了，如果H0错了，那么H1就必定是对的，如此说来，随便把哪一个作为原假设应该都是一样的结果。但事实上，选择哪个作为原假设是有差别的，那么问题出在哪儿呢？其实问题出在假设检验的结果上，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”，两者有什么差别吗？一定要注意在做假设检验的时候，都要设定一个置信水平，当我们“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，换句话说，我们不能逻辑上否定原假设！再来说“接受”原假设，这个“接受”两个字，害苦了几乎所有的学生，其实准确的说法应该是“不能拒绝”原假设，比如说原假设H0是：期望=2，如果“拒绝”H0， 那么意思是我们有95%的把握说H0是错的，但是当我们所谓“接受”H0的时候，我们并不是有95%的把握肯定期望就等于2，其实我们一点把握都没有，我们只是利用现有样本数据不能否定它是2而已，它完全可能是1，11,等等等等。综上我们注意到两点：一是我们的“拒绝”和“接受”原假设，不是逻辑上的对与错；二是我们“拒绝”原假设和“接受”原假设是完全不对等的，当我们拒绝原假设的时候，我们有95%的把握；但是当我们接受原假设的时候，我们一点把握都没有。由此可知当我们选择原假设的时候，应该选择我们有比较大的把握否定它的一面。关于这个问题更精细的讨论要牵涉到置信区间的长度问题，需要画图，这里比较难弄，自己找资料看去吧。

是这样的，假设检验是倾向于保护原假设的。比如说要推广一种新药，如果原假设是该药可靠，那只有很不可靠的时候才会拒绝。但若原假设是该药不可靠，只有很可靠的时候才会拒绝。在这个具体问题中，推广新药必须要很可靠才行，所以一般会把原假设定为该药不可靠。再说仔细一些，一般取置信区间为05，也就是说只有当原假设前提下5%的小概率事件发生时，才会拒绝原假设。具体的判别方法你再复习一下关于置信水平的知识，会有更深的理解。希望能帮到你