ベストアンサー
仮説は、事実の部分的なデータと意見に基づいています。したがって、それは決定的なステートメントにはなり得ません。単なる理論であるため、暫定的なステートメントと呼ばれることがよくあります。
そうは言っても、新しい統計データが理論をサポートしているため、どの仮説も理論から実際のステートメントに変換できます。事実である。
これらの場合の大きな問題は、データと証拠のソースが信頼できるかどうかです。研究を実施したことのある人なら誰でも、研究の結果が研究の実施方法に偏る可能性があることを知っています。
私は仮説を読むことを楽しんでいます。私は人々の意見といくつかのデータが好きです。ただし、純粋なデータに基づいて何かを読む場合は、3つのリソースルールに従います。つまり、3つの異なるソースを通じて検証された情報を確認したいと思います。
これがあなたの質問に答えるのに役立つことを願っています。シーザー
回答
作者は混乱しています。
帰無仮説を含め、どの仮説も誤りであると証明できます。虚偽であると証明できない仮説は、トートロジー（したがって適切な仮説ではない）または無意味です。
何も証明できない、または経験的なものがないことを不平を言う人もいます。しかし、著者はこれを主張していません。彼は、黒い白鳥を見つけることは、すべての白鳥が白いという仮説を否定することを認めています。したがって、あなたの帰無仮説がすべての白鳥が白いというものであった場合、あなたはそれを反証し、同時に著者の主張を反証したでしょう。
著者は、あなたが知らないので、帰無仮説を決して反証することはできないと主張します。サンプルから正確に母集団パラメータ。これは、著者が一般的な帰無仮説について書いていることを示していますが、サンプルによってテストされた母集団パラメーターについての帰無仮説についてのみです。
しかし、ここでも彼は正しくありません。母集団が0から1まで一様分布しているという帰無仮説の場合、-1を1回観測すると、それが反証されます。
著者が行っているのと同様の合理的なポイントは、人々が注意する必要があるということです。 「5％レベルで拒否された」と「反証された」を区別するため。それについて衒学者になりたい場合は、「証明」には0％レベルでの反証が必要だと言うかもしれませんが、人間の発言を考えると、合理的な人々は「証明」として合理的に説明されている非常に低いレベルの有意性を受け入れると思います。数学的証明を含める-間違っている可能性があります。
より深い問題は、有意性の計算が仮定を行うことであり、それらの仮定は、多くの場合、述べられた有意水準よりも疑わしいです。実際、それらはしばしば正しくないことが知られています。平均が100、標準偏差が1の観測値が100個ある場合、サンプルが標準正規分布からのものではないことを証明したと言えます。しかし、次の観測について何も証明していない、または母平均がゼロではないとは言いたくありません。