对于数据的正态性检验,方差齐性检验,还有重复测量方差分析中的球形性检验,如果P>0.05,则我们就认为满足正态性、方差齐性和球形性假定(也就是接受了H0),但是,为什么进行差异性检验,P>0.05时我们没有接受H0,即没有作出无差异的推断呢?

统计推断就像是法官判案,对于正态性检验、方差齐性检验以及球形性检验,适用了“疑罪从无”的原则,也就是P>0.05时(证据不足)接受了原假设,认为满足假定(严格来说,并非真得接受了原假设,而是“假定原假设成立”,即“假定数据服从正态分布”、或“假定方差齐”以及“假定数据满足球形性假定”);而其它的差异性检验方法,从我们的检验目的出发,如果如果P>0.05,我们并不会采用疑罪从无这个原则,而是认为判断差异存在的证据不足,就如同法官手里掌握的证据或信息量不够,不足以判定嫌疑人有罪,但法官心中坚信这人有罪一样。

4.1 计量资料的单样本t检验 (trialstats.com)中的例子我们就可以看出,第1个样本(Study1),之所以未能得到一个阳性结果,其实就是样本量太小,信息量不够、证据不足,但差异其实还是有的,只是这个研究未能证明罢了,所以在统计推断时,没有接受H0,没有作出吸烟的孕妇其新生儿体重与正常无异的结论。