假設分析意思

假設分析（Hypothesis Testing）是統計學中的一個重要概念，用於檢驗一個假設（Null Hypothesis，通常用 H0 表示）是否成立。這個過程通常涉及以下幾個步驟：

提出假設：首先，研究者會提出一個關於研究對象的假設，這個假設通常是基於先前的知識或理論提出的。
確定檢驗統計量：根據研究目的和數據類型，選擇適當的檢驗統計量來量化假設的證據。
設定顯著性水平（α）：研究者會設定一個可接受的錯誤機率，即顯著性水平，通常設為0.05。
計算統計檢驗的值：使用數據計算檢驗統計量的值，例如t檢驗、χ²檢驗、F檢驗或Z檢驗等。
確定臨界值：根據檢驗統計量和分佈，確定在給定的顯著性水平下，檢驗統計量的臨界值。
做出決策：如果檢驗統計量的值超過了臨界值，則拒絕原假設；如果檢驗統計量的值沒有超過臨界值，則不拒絕原假設。

假設分析的目的是為了檢驗數據是否支持或反對原假設，而不是為了證明假設的正確性。因此，即使不拒絕原假設，也不能確定假設就是正確的，只能說在目前的數據和檢驗水平下，沒有足夠的證據來反對它。