关于原假设的问法和最后结论的关系

突然有一个疑问，假如原假设是：
内部管理对绿色供应链实施有正相关性
然后，通过分析问卷收集的数据得出的Sig值是》0.0.5的，那么结论应该是拒绝原假设，也就是说内部管理对绿色供应链实施没有正相关性。

然后，问题出来了，可能是个小白问题，
假如一开始我的原假设就是内部管理对绿色供应链有负相关性
那么，数据相同，sig结果相同，那同样拒绝了原假设，也就是内部管理对绿色供应链实施没有负相关性，也就是两者有正相关性。

那这前后两种结论不就是前后矛盾了么？同样的数据，只是原假设不同，得出的结论会矛盾！

大神解惑！多谢

原假设不同，检验的统计量也会不同，一般P值就会不同，你这里假设Sig值相同(顺便说一句sid>0.05，则在0。05水平上接受原假设，而不是拒绝)是没道理的。
另外，假设检验不只有原假设，备择假设同样重要，拒绝域取决于原假设和备择假设两方面（千真万确的两个方面），我的建议是多花点时间看看《数理统计》等书籍

呵呵，我来插一句：
统计学原假设，一般称为无效假设------即无相关性、无差异、无差别等等，另一个则是备择假设，是拒绝H0无效假设之后，从而接受的假设，通常才是有相关性、有差别等。

jswu167 发表于 2013-6-28 23:20
呵呵，我来插一句：
统计学原假设，一般称为无效假设------即无相关性、无差异、无差别等等，另一个则是备 ...

谢谢版主，我想是因为我的原假设是正相关假设，然后YY了sig值相等的错误条件，所以自己糊涂了！还是要多看书，呵呵！
谢谢解释

在SPSS 中，原假设是无差别假设，无关假设。

一般的邏輯是：

原假設(虛無假設)通常是：無差異、無相關...
但也有寫成：mu1 <= mu2、rho <=0的方式 (右側檢定時)
及mu1 >= mu2、rho >=0的方式 (左側檢定時)

備擇假設(對立假設)的寫法是：
(1)有差異(mu1不等mu2)、有相關(rho不等於0) ...      (雙側檢定, 無方向)
(2)mu1>mu2、rho>0 ...  (右側檢定)
(3)mu1<mu2、rho<0 ...  (左側檢定)

左右側檢定，是看 "備擇假設"，而非 "原假設"

研究的假設，是化為 "備擇假設" 而非 "原假設"

SPSS提供的P值是 "雙側檢定" 的概率值，
如果是右側檢定，要將SPSS的P值除以2
如果是左側，則要取 1- P/2

如果使用Minitab或Systat，則可以設定 "備擇假設" 的方向。它們會同時顯示3種檢定的P值。

原假设和备择假设就是假设，它的具体形式取决于具体问题和相应的统计量，之所以多是null，我想主要是源于H0下的统计量精确分布这一原因！原假设和备择假设同等重要，限于人类目前的知识多倾向于保护原假设，（要有足够的理由才拒绝）

这个说法也不对吧，“ 原假设不同，检验的统计量也不同”  原假设不同，检验统计量相同的一大堆，所以最后得到的结论，显然是矛盾的，也就是原假设和备择假设互换，得到的结论是相反的，这就出现了问题，看你自己的主观意愿吧（也就是看你的研究目的，比如要减少第一类错误等），哪个该放原假设，哪个该放备择假设。

原假设不同，检验的统计量“可能”也不同——同不同取决于具体的问题以及解决问题的想法。

“原假设不同，检验统计量相同的一大堆”——是有这样的，你说得对。