虛無假設（Null Hypothesis, H0）

重點

• 與之相對的是對立假設（alternative hypothesis），以符號 Ha（或 H1、K）表之，表示存在顯著效果或差異。
• 統計假設可進一步分類為：
• 簡單假設（Simple Hypothesis）：完全確定母體分佈的所有參數。
• 複合假設（Composite Hypothesis）：僅對母體分佈的部分參數作出假設。
• 判斷邏輯：若 p值 小於顯著水準 α，則拒絕虛無假設。

易混淆

• vs 對立假設（Ha）：H0 是「沒有差異」的預設基準，Ha 是「有差異」的挑戰假設；檢定的目的就是決定要不要拒絕 H0 轉而支持 Ha。

補充（中級科目二）

中級課程以 H0/H1 表示法呈現同樣的概念，並強調兩者的「結論邏輯」不對稱：拒絕 H0 代表有統計上的意義、支持 H1；但「無法拒絕 H0」不代表 H0 為真，僅表示現有證據不足。例如比較新舊廣告的購買金額差異：H0：μ1=μ2（無差異）、H1：μ1≠μ2（有差異）。

📖 課文原文

「虛無假設（null hypothesis）：以符號 H0 表之，表示不存在顯著效果或差異，通常作為檢定的基準假設。」

中級補充：「虛無假設（H0）：反映現狀、無差異、無效果的主張……無法拒絕不代表接受，僅表示證據不足。」

出處