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                ## 9.2 無效假設統計檢驗:一個例子 人們對警員使用隨身攜帶的攝像頭非常感興趣,這些攝像頭被認為可以減少使用武力,改善警員的行為。然而,為了證實這一點,我們需要實驗證據,政府使用隨機對照試驗來檢驗這一觀點已經變得越來越普遍。華盛頓特區政府和華盛頓大都會警察局于 2015/2016 年進行了一項隨機對照試驗,以驗證穿體攝像頭有效的假設。警察被隨機分配是否佩戴有身體的攝像頭,然后他們的行為會隨著時間的推移被跟蹤,以確定攝像頭是否會導致更少的使用武力和更少的平民對警察行為的抱怨。 在我們得出結果之前,讓我們先問一下您認為統計分析可能如何工作。比如說,我們想具體測試一下這樣一個假設:照相機的磨損是否會減少對力的使用。隨機對照試驗為我們提供了數據來檢驗這一假設,也就是說,分配給攝像機或對照組的軍官使用武力的比率。下一個明顯的步驟是查看數據并確定它們是否為這個假設提供了令人信服的證據。也就是說:考慮到數據和我們所知道的一切,穿著相機的人減少使用武力的可能性有多大? 事實證明,這不是無效假設測試的工作原理。相反,我們首先考慮我們感興趣的假設(即,穿著相機的人是否會減少使用武力),然后將其頭部翻轉,創建一個 _ 無效假設 _——在這種情況下,無效假設是相機不會減少使用武力。重要的是,我們假設無效假設是正確的。然后,我們查看數據,并確定在我們可以拒絕空值而支持我們感興趣的假設 _ 替代假設 _ 的空值假設下,數據是否足夠不可能。如果沒有足夠的證據來拒絕空值,那么我們就說我們“未能拒絕”空值。 理解 NHST 的一些概念,特別是臭名昭著的“P 值”,總是對第一次遇到它們的人具有挑戰性,因為它們是如此的反直覺。正如我們稍后將看到的,還有其他一些方法提供了一種更直觀的方法來處理假設測試(但有它們自己的復雜性)。然而,在我們討論這些問題之前,深入了解假設測試的工作原理是很重要的,因為很明顯,它不會很快消失。
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