在测试空值与替代值时，如果我们不拒绝空值（例如 p 值非常大，大于显着性水平），我们的结论是什么？
我们可以说我们接受空值，可以吗？我记得我听说不拒绝 null 并不意味着接受 null，但我可能错了。
或者我们应该简单地说我们不拒绝空值？
当我们不拒绝原假设时要声明什么？
机器算法验证
假设检验
2022-03-31 06:38:06
2个回答
“我们未能拒绝空值”是正确答案。例如，与其说“没有差异”，不如写成“没有检测到差异”。
显然，如果没有足够的重复或较大的测量误差，您可能无法检测到甚至很大的影响。所以也许差异是存在的，但你没有看到它？
正如 Maarten Buis 在评论中所写：“没有证据并不是没有证据”。（就个人而言，我对“证据”这个词很谨慎。）
我将包括三件事：
短语“证据不足拒绝”。表明如果有更多证据，例如更多数据，或使用不同的随机数据选择重复实验，您可能会拒绝。
显着性水平。在更高的显着性水平上，您可能拒绝了原假设。
你的结论是什么。“数据符合”在这里是一个很好的短语。
例如，将这些放在一起进行实验，以确定认知行为疗法 (CBT) 对解决失眠症的影响
“没有足够的证据拒绝 CBT 在 5% 显着性水平上增加睡眠量的零假设。数据与 CBT 对失眠没有影响是一致的。”