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假设:接受还是未能拒绝?
9.8
在一项实验中,对一处有感染植株的农场施用一种广泛适用的杀虫剂。
预计施用该杀虫剂后,健康植株的数量会增加。然而,在实验结束时,健康植株与感病植株的比例保持不变。
此处,杀虫剂无效的零假设似乎成立,但应该接受该假设,还是无法拒绝该假设?
接受这一假设意味着杀虫剂无效,无法改善植物的健康状况。
这一决定实际上忽略了对观察结果的其他合理解释。
在这种情况下,使用未经规定剂量或浓度的杀虫剂可能导致无效。
植物有可能被杀虫剂无法作用的病原体感染。
未能拒绝零假设意味着对于预期或观察到的效应没有足够的证据。
如今,如果科学家们当时接受了零假设,植物病毒的发现或许多已灭绝物种的重新发现都将不可能实现。
任何假设检验的结果都会导致拒绝或不拒绝原假设。该决定是根据数据分析、适当的检验统计量、适当的置信水平、临界值和 P 值来进行确定的。然而,当有证据能够表明未能拒绝原假设时,“接受”原假设是否正确?
有两种方法可以表明原假设未被拒绝。“接受”原假设并“未能拒绝”原假设。从表面上来看,这两个词的含义是相…