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假设检验
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原文英文，约300词，阅读约需2分钟。
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内容提要
在数据驱动的时代，假设检验为决策提供支持。它通过评估结果的异常程度来判断是否拒绝零假设（表示无效应或差异），并检验替代假设。检验过程包括重述假设、确定显著性水平和计算p值，p值越小，替代假设越可能成立。
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关键要点
- 假设是经过教育的猜测，在数据驱动的时代对决策至关重要。
- 假设检验是确定研究结果是否足够支持特定理论的结构化方法。
- 假设检验评估结果的异常程度，以判断是否拒绝零假设。
- 零假设表示无效应或差异，替代假设则是被检验的假设。
- 显著性水平（α）用于衡量接受或拒绝零假设的概率。
- p值表示在零假设为真的情况下，观察到极端结果的概率，p值越小，替代假设越可能成立。
- 假设检验过程包括重述研究问题、确定显著性水平和计算p值。
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