假设检验(hypothesis testing)

在统计学中，假设检验(hypothesis testing)是一种用来检验、评估某个假设是否成立的方法。在假设检验中，我们会建立一个零假设(null hypothesis)，然后寻找足够的证据来判断是否需要拒绝这个假设。

零假设(null hypothesis)和备择假设(alternative hypothesis)

零假设通常表示我们要测试的假设，也是默认假设。备择假设则是与零假设相反的假设。通常情况下，我们希望备择假设能成立，因为这意味着我们的研究结果有意义。

例如，在一个硬币投掷实验中，我们可以用假设检验来判断这个硬币是否是公平的。假设我们认为硬币正面朝上的概率为0.5，这就是我们的零假设。备择假设则可以为硬币正面朝上的概率不等于0.5。对于这个实验，我们可以进行大量投掷，然后用统计方法来判断零假设是否成立。

显著性水平(significance level)

在进行假设检验的过程中，我们需要设置显著性水平(significance level)。显著性水平通常被设置为0.05或0.01，也可以根据具体情况来自行设置。显著性水平的意义是：当我们的P值小于显著性水平时，我们就可以拒绝零假设。

P值(P value)

P值是指在假设检验中，当零假设成立时，得到当前统计结果或更极端情况的概率。例如，当我们进行硬币投掷实验时，如果在100次投掷中，有60次正面朝上，我们可以用统计方法来计算出在零假设成立时得到60次正面朝上的概率。如果P值小于显著性水平，我们就可以拒绝零假设，说明这个硬币不是公平的。

类型I错误(type I error)和类型II错误(type II error)

在进行假设检验时，我们有可能犯两种错误。类型I错误(type I error)是指我们拒绝了一个正确的零假设，即在实际上零假设成立的情况下，我们错误地拒绝了它。类型II错误(type II error)则是指我们接受了一个错误的零假设，即在实际上零假设不成立的情况下，我们错误地接受了它。

总结

假设检验是一种重要的统计学方法，可以帮助我们判断某种情况是否是随机的。在进行假设检验时，我们需要建立一个零假设和备择假设，设置显著性水平，并计算P值。同时，我们也需要注意类型I错误和类型II错误的问题，以免得出错误的结论。