檢定統計意思

檢定統計（Statistical Hypothesis Testing）是統計學中的一個重要概念，用於評估研究假設（research hypotheses）是否成立。檢定統計的目的是通過收集數據並分析這些數據，來決定是否應該拒絕一個虛設假設（null hypothesis）。

在檢定統計中，通常會設定一個虛設假設（H0），這個假設認為兩個變量之間沒有關係，或者某種處理對結果沒有影響。同時，還會有一個對立假設（H1或alternative hypothesis），這個假設認為兩個變量之間有關係，或者某種處理對結果有影響。

檢定統計的過程包括：

1. 確定虛設假設（H0）和對立假設（H1）。
2. 選擇一個檢定統計量，這是一個用於衡量數據與假設之間差異的數值。
3. 設定一個顯著性水平（alpha，通常用α表示），這是用於決定何時拒絕虛設假設的臨界值。
4. 運用檢定統計量來計算一個檢定統計值（test statistic）。
5. 根據檢定統計值和顯著性水平，使用統計學表格或公式來決定是否拒絕虛設假設。

如果檢定統計值超過了臨界值，則可以拒絕虛設假設，這意味著數據支持對立假設。如果檢定統計值沒有超過臨界值，則不能拒絕虛設假設，這意味著數據不支持對立假設。

檢定統計在醫學研究、社會科學、市場研究和其他需要評估假設的領域中非常有用。它幫助研究者們做出是否接受或拒絕虛設假設的決策，同時也提供了一個量化評估假設正確性的方法。