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在进行实验或研究时，我们通常会提出一个假设，称为原假设。原假设指的是我们认为是正确的事实或观点。在统计学中，我们会使用各种方法来检验原假设是否成立。如果检验结果表明原假设不成立，我们就需要拒绝原假设。
那么，在什么情况下我们需要拒绝原假设呢？下面是几种常见情况：
显著性水平达到
在进行假设检验时，我们通常会设置一个显著性水平，通常为0.05或0.01。如果检验结果的p值小于显著性水平，就意味着我们有足够的证据来拒绝原假设。
样本量足够大
当样本量足够大时，我们可以更准确地检验原假设。如果我们的样本量足够大，并且检验结果表明原假设不成立，那么我们可以更加自信地拒绝原假设。
实验设计存在问题
如果我们在实验设计中存在问题，比如样本选择不当、操作不规范等，那么实验结果可能会受到干扰。在这种情况下，我们需要重新设计实验或者进行后续研究，以避免错误的结论。
研究结果有重大影响
如果我们的研究结果具有重大的影响，比如影响公共政策、人类健康等，那么我们需要更加慎重地进行假设检验。在这种情况下，我们需要进行多次独立的研究，并且确保我们的结论具有高度的可靠性。
在进行研究或实验时，正确地拒绝原假设非常重要。只有在我们拥有足够的证据和高度的可靠性时，才能够对原假设进行拒绝，从而得到正确的结论。
