零假设

想象一间法庭，被告在被证明有罪之前都假定无罪。审判不从「有罪」出发，而从谨慎的「无罪」假定开始，证据必须费一番力气才能将其推翻。零假设在一项统计检验中，扮演的正是这「假定无罪」的角色。

零假设是那个默认的、故意平淡无奇的断言——「没什么有趣的事在发生」：两个平均值其实相等、新方法没有偏差、两个方法精密度相当。检验随后收集数据，问：反对这个乏味断言的证据，是否强到足以将它否定。你要么否定零假设，要么未能否定它；你永远无法证明它为真。

它之所以重要，是因为这样提问的方式，逼着你在宣布存在差异之前先拿出真凭实据，防止你在纯粹的噪声里看出花样。微妙的提醒是：「未能否定零假设」不等于「确认了它」——正如「无罪」判决，它意味着证据不足，而非证明了清白。