零假設和顯著性檢驗
1、零假設是先假設毫無效果，假設絲毫不起作用，假設沒有任何相關關係。在做研究時，從零假設開始，然後通過做實驗或者收集證據，看看能不能推翻零假設。如同抓到嫌疑人，要先假設他無辜，檢測新藥是否有療效，先假設它無效等等。
2、顯著性檢驗
第一步：開始實驗
第二步：假定零假設成立。
第三步：觀察實驗結果中出現事件O的概率，我們把這個概率稱爲P值。P值反映的是零假設成立的可能性。
第四步：如果P值很小，我們就認爲實驗結果滿足零假設的可能性很小，可以通過這種歸謬法判斷，你原來想檢驗的猜想具有統計學上的顯著性。
如果P值很大，我們就得承認零假設還沒有被推翻。
3、P值，在實踐中大部分人就是認爲0.05，是個臨界值，當然這只是一個約定俗成的數值。
4、不要誤解“顯著性”。很多科學術語都有誤導，顯著性這個詞就是典型的例子。在我們的日常用語中，顯著指的是很重要、很有意義。統計學家進行的顯著性檢驗，並不是爲了檢驗它的重要性。比如，如果我們測試一種新藥的療效，零假設是這種藥沒有任何療效。如果能夠推翻零假設，我們也僅僅證明了這種藥是有療效的，但是它的療效可能非常地小。 統計學家認爲有顯著性，但臨牀的大夫卻會告訴你，這種藥在治療中其實沒有任何療效。
20221216