최상의 답변
가설은 사실의 일부 데이터와 의견을 기반으로합니다. 그러므로 그것은 결정적인 진술이 될 수 없습니다. 단순한 이론이기 때문에 종종 잠정적 진술이라고도합니다.
그렇다면 새로운 통계 데이터가 이론을 뒷받침하기 때문에 어떤 가설도 이론에서 실제 진술로 변환 될 수 있습니다.
이 경우 가장 큰 문제는 데이터와 증거의 출처가 신뢰할 수 있는지 여부입니다. 연구를 수행 한 사람은 누구나 연구 결과가 연구 수행 방식으로 왜곡 될 수 있다는 것을 알고 있습니다.
저는 가설을 읽는 것을 좋아합니다. 나는 사람들의 의견과 일부 데이터를 좋아합니다. 그러나 순수한 데이터를 기반으로 무언가를 읽으려면 세 가지 리소스 규칙을 따릅니다. 즉, 세 가지 출처를 통해 확인 된 정보를보고 싶습니다.
이 정보가 귀하의 질문에 대한 답변이 되었기를 바랍니다. Caesar
Answer
저자는 혼란 스럽습니다.
귀무 가설을 포함하여 모든 가설은 거짓으로 입증 될 수 있습니다. 거짓으로 입증 될 수없는 가설은 팽팽한 가설 (따라서 적절한 가설이 아님)이거나 의미가 없습니다.
어떤 사람들은 아무것도 증명할 수 없거나 경험적이지 않다고 불평 할 수 있습니다. 그러나 저자는 이것을 주장하지 않습니다. 그는 검은 백조를 찾는 것이 모든 백조가 흰색이라는 가설을 반증한다고 인정합니다. 따라서 귀무 가설이 모든 백조가 하얗다는 것이었다면이를 반증하고 동시에 저자의 주장을 반증했을 것입니다. 표본에서 정확하게 모집단 매개 변수. 이것은 저자가 일반 귀무 가설에 대해 작성하고 있지만 표본으로 테스트 한 모집단 매개 변수에 대한 귀무 가설에 대해서만 작성하고 있음을 나타냅니다.
그러나 여기에서도 그는 정확하지 않습니다. 귀무 가설이 모집단이 0에서 1까지 균일 한 분포를 갖는다는 것이라면 -1의 단일 관측은이를 반증합니다.
저자가 만든 것과 유사한 합리적인 요점은 사람들이 조심해야한다는 것입니다. “5 \% 수준에서 거부”와 “반대”를 구분합니다. 당신이 그것에 대해 현명 해지기를 원한다면, “증거”는 0 \% 수준에서 반증을 요구한다고 말할 수 있지만, 합리적인 사람들은 인간의 진술을 감안할 때 “증거”라고 합리적으로 설명 된 매우 낮은 수준의 중요도를 받아 들일 것이라고 생각합니다. 수학적 증명을 포함하는 것은 틀릴 수 있습니다.
더 깊은 문제는 유의성 계산이 가정을하고 이러한 가정이 명시된 유의 수준보다 종종 더 모호하다는 것입니다. 사실은 종종 잘못된 것으로 알려져 있습니다. 평균이 100이고 표준 편차가 1 인 관측치가 100 개있는 경우 표본이 표준 정규 분포에서 나온 것이 아니라는 것을 증명했다고 말할 수 있습니다. 하지만 다음 관찰에 대해 아무것도 증명하지 않았다거나 모집단 평균이 0이 아니라고 말하고 싶지 않습니다.