假設檢驗意思
假設檢驗（hypothesis testing）是統計學中的一個重要概念，用於決定是否接受或拒絕對總體參數的一個假設。這個過程通常涉及以下幾個步驟：
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建立假設：首先，研究者會提出一個關於總體參數的假設，這個假設稱為「原假設」（null hypothesis, 記作 H0）。原假設通常包含一個研究者想要檢驗的特定假設。
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選擇檢驗統計量：選擇一個適當的統計量來檢驗原假設。這個統計量應該能夠從樣本數據中計算，並且可以用來推斷總體參數。
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設定顯著性水平 α：研究者會選擇一個顯著性水平，這是一個小於1的數字，通常設為0.05或0.01。這個數字表示研究者願意承擔的錯誤地拒絕原假設的風險。
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計算統計檢驗的值：使用樣本數據計算檢驗統計量的值，例如Z值、t值、χ²值或F值。
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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。
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做出決策：如果檢驗統計量的值超出了臨界值，則拒絕原假設；如果檢驗統計量的值在臨界值之內，則不拒絕原假設。
假設檢驗的目的是使用樣本數據來推斷總體的性質。然而，假設檢驗並不能提供絕對的證據來證明原假設是正確的，它只能提供一個機率性的結論。如果原假設被拒絕，這意味著樣本數據提供了足夠的證據來反對原假設，但不能完全證明替代假設（alternative hypothesis, 記作 H1 或 Ha）是正確的。如果原假設不被拒絕，這意味著樣本數據不足以支持拒絕原假設，但也不能確定原假設一定是正確的。