<p>在推論統計學中，<b>虛無假說</b>（英語：<span lang="en">Null hypothesis</span>，又譯<b>零假說</b>，符號：<span><span><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle H_{0}}">
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  </semantics></math></span></span>）是做統計檢定時的一類假說。
</p><p>虛無假說的內容一般是希望能證明為錯誤的假設，與虛無假說相對的是對立假說，即希望證明是正確的另一種可能。從數學上來看，虛無假說和對立假說的地位是相等的，但是在統計學的實際運用中，常常需要強調一類假設為應當或期望實現的假設，例如在相關性檢定中，一般會取「兩者之間無關聯」作為虛無假說，而在獨立性檢定中，一般會取「兩者之間非獨立」作為虛無假說。
</p><p>如果一個統計檢定的結果<b>拒絕</b>(reject) 虛無假說（結論不支持虛無假說），而實際上真實的情況屬於虛無假說，那麼稱這個檢定犯了型一錯誤。反之，如果檢定結果支持虛無假說，而實際上真實的情況屬於對立假說，那麼稱這個檢定犯了型二錯誤。通常的做法是，在保持型一錯誤出現的機會在某個特定水準上的時候（即顯著性差異值或α值），儘量減少型二錯誤出現的機率。
</p>


<h2><span id=".E7.9B.B8.E5.85.B3.E6.9D.A1.E7.9B.AE"></span><span id="相关条目">相關條目</span></h2>
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<li>對立假說</li>
<li>檢定力</li>
<li>型一錯誤與型二錯誤</li>
<li>顯著性差異</li>
<li><span data-orig-title="似然比检验" data-lang-code="en" data-lang-name="英語" data-foreign-title="Likelihood-ratio test"><span>概似比檢定</span></span></li>
<li>司徒頓t檢定</li></ul><h2><span id=".E5.8F.82.E8.80.83.E6.9D.A5.E6.BA.90"></span><span id="参考来源">參考來源</span></h2>
<ul><li>統計學原理：假說檢定</li></ul><h2><span id=".E5.BB.B6.E4.BC.B8.E9.96.B1.E8.AE.80"></span><span id="延伸閱讀">延伸閱讀</span></h2>

<h2><span id=".E5.A4.96.E9.83.A8.E9.80.A3.E7.B5.90"></span><span id="外部連結">外部連結</span></h2>
<ul><li>HyperStat Online: Null hypothesis （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）</li></ul><!-- 
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在推論統計學中，**虛無假說**（英語：Null hypothesis，又譯**零假說**，符號： $H_{0}$ ）是做統計檢定時的一類假說。

虛無假說的內容一般是希望能證明為錯誤的假設，與虛無假說相對的是對立假說，即希望證明是正確的另一種可能。從數學上來看，虛無假說和對立假說的地位是相等的，但是在統計學的實際運用中，常常需要強調一類假設為應當或期望實現的假設，例如在相關性檢定中，一般會取「兩者之間無關聯」作為虛無假說，而在獨立性檢定中，一般會取「兩者之間非獨立」作為虛無假說。

如果一個統計檢定的結果**拒絕**(reject) 虛無假說（結論不支持虛無假說），而實際上真實的情況屬於虛無假說，那麼稱這個檢定犯了型一錯誤。反之，如果檢定結果支持虛無假說，而實際上真實的情況屬於對立假說，那麼稱這個檢定犯了型二錯誤。通常的做法是，在保持型一錯誤出現的機會在某個特定水準上的時候（即顯著性差異值或 α 值），儘量減少型二錯誤出現的機率。

## 相關條目

* 假說檢定
* 對立假說
* 檢定力
* 型一錯誤與型二錯誤
* 顯著性差異
* 概似比檢定
* 司徒頓 t 檢定

## 參考來源

* 統計學原理：假說檢定

## 延伸閱讀

## 外部連結

* HyperStat Online: Null hypothesis （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
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