Когда мы проводим статистический тест, наши гипотезы обычно представлены в виде нулевой гипотезы (H0) и альтернативной гипотезы (H1). Нулевая гипотеза предполагает, что никакого эффекта или разницы между группами или условиями нет, тогда как альтернативная гипотеза предполагает наличие какого-то эффекта или разницы. Отклонение нулевой гипотезы означает, что у нас есть достаточные доказательства против того, чтобы считать ее истинной. То есть, мы находим статистически значимую разницу между группами или условиями. Это важный момент, так как отклонение нулевой гипотезы позволяет нам сделать несколько основных выводов. Во-первых, отклонение нулевой гипотезы подтверждает существование эффекта или различия. Например, если мы исследуем эффект нового лекарства на заболеваемость, и обнаруживаем статистически значимое снижение заболеваемости в группе, получавшей лекарство, это означает, что лекарство имеет положительный эффект. Таким образом, отклонение нулевой гипотезы позволяет нам делать выводы о наличии эффекта в изучаемой ситуации. Во-вторых, отклонение нулевой гипотезы указывает на значимость различия или эффекта. В статистике, мы используем понятие уровня значимости (обычно обозначается как α), чтобы определить, насколько необычно или маловероятно наблюдаемое различие или эффект, если нулевая гипотеза верна. Когда мы отклоняем нулевую гипотезу, мы говорим, что наблюдаемые данные статистически значимы на уровне значимости α. Таким образом, отклонение нулевой гипотезы позволяет нам сделать вывод о значимости различия или эффекта, и указывает, что наблюдаемые результаты вероятно не объясняются случайностью. В-третьих, отклонение нулевой гипотезы помогает определить направление различия или эффекта. В некоторых случаях, нулевая гипотеза может быть двусторонней, то есть она предполагает, что разница может быть положительной или отрицательной. Однако в большинстве исследований мы имеем конкретное предположение о направлении различия или эффекте. Когда мы отклоняем нулевую гипотезу, мы можем сделать вывод о том, что разница или эффект идет в том направлении, которое мы ожидали. Например, если мы предполагаем, что новое лекарство увеличивает скорость выздоровления, и обнаруживаем статистически значимое увеличение скорости выздоровления в группе, получавшей лекарство, мы можем сделать вывод, что лекарство работает в ожидаемом направлении. В-четвертых, отклонение нулевой гипотезы позволяет нам обобщать результаты на всю популяцию. В идеале, исследования должны иметь представительные выборки, чтобы результаты могли быть обобщены на всю популяцию. Когда мы отклоняем нулевую гипотезу в пользу альтернативной, мы делаем предположение о наличии эффекта или различия в популяции. Это позволяет нам сделать выводы о факторах, которые влияют на эффект или различие во всей популяции, и распространять результаты исследования на более широкую аудиторию. В-пятых, отклонение нулевой гипотезы может служить основой для принятия решений. Нередко, проводимые исследования преследуют практическую цель, например, определить эффективность терапии или принять решение об изменении стратегии бизнеса. Когда у нас есть статистически значимое отклонение нулевой гипотезы, это предоставляет нам научное обоснование для принятия решений. Более конкретно, отклонение нулевой гипотезы позволяет нам заключить, что некий фактор или вариант (например, новое лекарство или новая стратегия бизнеса) имеет желаемый эффект или преимущество, и мы можем основываться на этом при принятии решения. Таким образом, отклонение нулевой гипотезы имеет широкий применительный потенциал и позволяет нам делать разнообразные выводы. Оно позволяет подтвердить существование эффекта или различия, указывает на значимость эффекта или различия, определяет направление эффекта или различия, обобщает результаты на популяцию и предоставляет основу для принятия решений. Все эти выводы существенны для понимания эффектов и различий в исследуемой области и помогают нам применять научные знания в реальной жизни.