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在统计学中，原假设是指一种关于总体的假说，通常是指总体参数的某一特定值。如果数据的观察值与原假设的预期值存在显著差异，则我们可以拒绝原假设，并认为数据具有统计显著性。下面将介绍三种常见的拒绝原假设的情况。
1. 显著性水平小于0.05
在进行假设检验时，通常会将显著性水平（significance level）设置为0.05。如果得到的p值小于0.05，则说明我们可以拒绝原假设，即数据具有统计显著性。这种情况下，我们可以得出结论，即在95%的置信水平下，我们可以认为数据具有显著的差异。
2. 样本容量足够大
样本容量（sample size）是指参与实验的样本数量。当样本容量足够大时，即使真实差异很小，也可以在显著性水平为0.05的情况下拒绝原假设。这是因为大样本可以减小随机误差（random error），使得我们可以更准确地估计总体参数的真实值，从而提高我们的判断力。
3. 效应大小足够大
效应大小（effect size）是指样本数据之间的实际差异程度。当效应大小足够大时，即使样本容量较小，也可以在显著性水平为0.05的情况下拒绝原假设。这是因为大的效应大小可以减小随机误差的影响，使得我们更容易检测到真实差异的存在。
总的来说，拒绝原假设需要满足显著性水平小于0.05，样本容量足够大或效应大小足够大等条件。在实际应用中，我们需要根据具体情况来选择合适的检验方法和参数，以便我们能够准确地得出结论。
