「原假設」是統計學中的一個術語,指的是在進行假設檢定時所提出的初始假設。它通常表示沒有差異或沒有效果的情況,並且是用來進行統計檢驗的基準。原假設的目的是為了檢驗數據是否提供足夠的證據來拒絕這個假設,進而支持對立的假設(通常稱為「對立假設」)。在科學研究和統計分析中,「原假設」的設定及其檢驗是非常重要的一步。
在統計學中,原假設通常被稱為「虛無假設」。它表示在進行檢定時,假設兩個變數之間沒有關聯或差異。這是進行統計檢測的基礎,通常用符號 H0 表示。當研究者希望檢驗某種效果或關聯時,虛無假設是他們需要反駁的對象。
例句 1:
虛無假設是指兩組之間沒有顯著差異。
The null hypothesis states that there is no significant difference between the two groups.
例句 2:
在這次實驗中,我們的虛無假設是新藥物沒有效果。
In this experiment, our null hypothesis is that the new drug has no effect.
例句 3:
如果數據顯示有顯著性,我們將拒絕虛無假設。
If the data shows significance, we will reject the null hypothesis.
這是指在研究或實驗開始時提出的假設,通常是基於初步觀察或理論推測。研究者會根據這一假設進行後續的實驗設計和數據收集。這個假設的驗證結果將有助於確定研究的方向和結論。
例句 1:
我們的起始假設是增加學習時間會提高學生的成績。
Our starting hypothesis is that increasing study time will improve student grades.
例句 2:
在進行實驗之前,我們需要明確起始假設。
Before conducting the experiment, we need to clarify the starting hypothesis.
例句 3:
這個研究的起始假設是氣候變化會影響農作物產量。
The starting hypothesis of this study is that climate change will affect crop yields.
這是指在進行任何分析或研究之前,研究者基於已有知識或理論所做的假設。這個假設將成為後續檢驗的基礎,並且可能會在研究過程中被證實或推翻。
例句 1:
我們的初始假設是這種材料的強度會隨著溫度的變化而改變。
Our initial assumption is that the strength of this material changes with temperature.
例句 2:
在數據分析之前,確定初始假設是至關重要的。
It is crucial to establish the initial assumption before data analysis.
例句 3:
這項研究的初始假設是社交媒體使用會影響心理健康。
The initial assumption of this research is that social media use affects mental health.