不能拒绝原假设和接受原假设,拒绝原假设的条件

不能拒绝原假设和接受原假设,拒绝原假设的条件

所以在这种情况下，我们只能说“不能拒绝原假设”而不能说“接受原假设”。谈到这里，大家也就明白，尤其在科研当中，为什么我们这么关心p值是否小于0.05了吧。因为对于大于0.05的研究因为这个概率并不低，因此我们并不拒绝原假设。需要注意的是，在此处我们犯Ⅱ类错误的概率并不是22.86%。在实际的试验当中，我们往往并不能知道我们犯Ⅱ类错误的概率是多少！

＼　＿　／ 误区一：如果不能拒绝原假设，那么便接受原假设(错误) 在大多数假设检验的应用中(即显著性检验),虽然对发生第一类错误的概率进行了控制，但并没有控制第二类错误发生的概率。因此，如果拒绝”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

原因是：1、“接受”的说法有时会产生误导。2、采用“不拒绝”的表述方法更合理一些，因为这种表述意味着样本提供的如果发生了与原假设不一致的、概率小于显著性水平α的事件，应拒绝H0，否则，不拒绝H0。利用了反证法。

ˇ▽ˇ •当检验统计量的值落在拒绝区域，则拒绝原假设；反之，接受或不能拒绝原假设. 三，假设检验中的两类错误„ 第一类错误( "弃真"或"拒真" 错误) „ 原假设为真时拒绝原假设„ 显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这

有些统计学教材中，会出现不能拒绝原假设，就“接受原假设”的情况，这种说法是不严格的。首先，如果我们说“接受原假设”，那么就要负责任地提出接受零假设时可能我们主要从几个方面来说明，当统计中假设检验不显著时，为什么需要说不拒绝原假设而不能说接受原假设。1. Power(功效)的角度从本质上说，我们之所以不能说接受