统计假说测试，当虚无假说是相等时，对立假说有三种基本型: 不等於、大於、和小於 其中，研究者选择单边(大於或小於)的对立假说之心理压力是， 假说设定必须在进行测试之前就给定，可如果选单边假说，实际 上测出来是相反的结果，就前功尽弃。 但是稍微再想一下，即使事先指定对立假说是大於，之後测出 来是小於，而且统计显着，这个结果不是可以阐释为: 第一、可以合理抛弃虚无假说 第二、其实「真相」是与原先想定相反的小於。 换言之，所谓的︰ 要测试新产品(药品或器材或演算法)与标准品的效能差异时， 因为我们事先不确定新的比较好，所以只保守地使用不等於的对 立假说，以便不管测出哪种结果，我们的统计测试都是「成功的 」。这种主张根本没道理。毕竟我们的真实目的还是希望得到大 於的测试结果。倘预先给不等於而测试结果是小於，即使我们可 以引用教科书阐释本测试「成功地」证实应抛弃虚无假说而支持 对立假说，对我们真正想达到的实务目的并无帮助。 事实上，不管我们事先设定哪种对立假说，只要真正测试结果 是大於，那麽这结果的意义才是我们真正想要的: 测试结果证实应抛弃虚无假说且支持大於? --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 114.36.208.38 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Statistics/M.1723409351.A.93B.html 照这个角度看，只要是研究目的要找出更好的产品，给定相等的虚无假说，对立假说 没得选一定要用大於了。 会有此问是因为阅读各种领域用到统计的论文，不乏见到: 为了保守起见，本研究对立假说采用双边而非单边大於者 可是研究目的根本明确就是开发新产品。 照上面说法，这类论文根本应该采用单边大於者。 ※ 编辑: saltlake (114.36.208.38 台湾), 08/12/2024 09:20:59 如果只是比两个演算法，看哪个性能好呢? ※ 编辑: saltlake (114.36.208.38 台湾), 08/12/2024 12:02:54 不是很清楚楼上的意思。 假设要测试一个新药的疗效，一个标准方法是和当前标准药的疗效相比。 虚无假说无差别，至於对立假说到底选有差别或大於或小於，并不会影响 测试结果。测试结果显示新药疗效大於标准药者，厂商很高兴；疗效小於 标准药者，厂商得回去研究如何提升。但这个测试结果和采用何种对立假 说何关? 事先厂商可以选大於或有差别的对立假说，一旦测试假说是小於，这不 满足对立假说，所以实验「失败」。但厂商如果觉得测试新药有潜力，难 道会因为选了大於的对立假说就不继续研究改良这个测试新药? 反之，厂商选了有差别的对立假说，而测试结果是小於，那麽符合对立 假说而实验「成功」。难道厂商竟可以据此宣称新药疗效「更好」? ※ 编辑: saltlake (114.36.208.38 台湾), 08/12/2024 14:15:44 整个想了一下，虽然统计推论的理论有三种对立假说可选，就实际运用 上，只有两种: 大於 (或小於) <- 视实验目的而定，目的在证实产品效果优於标准品者 ，选择小於假说乃自始不合逻辑者；反之，目的在证实新产品成本低 於标准品者，选择大於假说乃自始不合逻辑者。 有差异 <- 即使实验目的在证实大於(或小於)，但是实验者设计实验之 时，没有足够证据支持本试验能达成目的，因此本试验的目的仅限於 和标准品表现有差异就满足了。倘能达成目的，再进行合於目的之单 边假说测试；倘不能达成目的，即测试结果无差别者，则基於「本假 说测试设计以外」的证据，决定下一步乃放弃本产品或者做某方面改 良。 这种透过两个阶段来进行假说测试的例子，例如多比较测试。第一 步先做变异数分析，此时对立假说仅是有否差异；倘测试结果显示有 差异者，再进行後续的一对一或者成对比较测试。 ※ 编辑: saltlake (114.36.208.38 台湾), 08/12/2024 15:25:51