「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.