查看“︁對立假說”︁的源代码

{{Notability Unreferenced|time=2020-12-27T21:27:27+00:00}}
{{NoteTA
|G1=Math
|T=zh-tw:對立假說;zh-hk:備擇假設;zh-cn:备择假设 <!-- （台）hypothesis 宜譯作假說，以與assumption（假設）區分-->
|2=zh-tw:對立假說;zh-hk:備擇假設;zh-cn:备择假设
|3=zh-tw:虛無假說;zh-hk:虛無假設;zh-cn:零假设
|4=zh-tw:檢定;zh-cn:检验
|5=zh-tw:母數;zh-cn:参数;zh-hant:參數
}}
'''對立假說'''（{{lang-en|Alternative hypothesis}}，記作<math>H_a</math>或<math>H_1</math>），是做[[假說檢定|統計檢定]]時的一類[[假說]]。

{{各地漢字名
|t=1
|名詞= Alternative hypothesis
|cn= 备择假设
|hk= 備擇假設
|tw=對立假說
|where=日本
|other={{lang|ja|対立仮説}}
|where2=韓國
|other2={{lang|ko|對立假說}}
}}

假說檢定依樣本證據判斷對統計假說的真偽。其中[[虛無假說]]（Null hypothesis，記作<math>H_0</math>），通常由研究者決定，反映研究者對未知母數的看法，而站在虛無假說立場對立面的即為'''對立假說'''，需要透過統計檢定來證明對立假說為真，當有充足證據拒絕虛無假說時，即可接受對立假說，而若無充足證據證明對立假說為真時，則「不拒絕」虛無假說。
[[File:Null and alternative distribution.jpg|thumb|一張包含虛無假說與對立假說兩個曲線的示意圖，兩[[常態分布]]有不同的[[期望值]]與相同的[[變異數]]。]]

==例子==
以不同性別是否影響工作薪資為例。其[[虛無假說]]是：「男性與女性的平均薪資沒有顯著差異」，而對立假說是：「男性與女性的平均薪資有著顯著差異」。

==相關條目==
*[[假說檢定]]
*[[虛無假說]]
*[[拒絕域]]
*[[檢定力]]
*[[型一錯誤與型二錯誤]]
{{統計學}}
[[Category:假設檢定]]