作为一名统计学领域的专家，我很高兴能够回答您关于零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）的问题。

在统计学中，零假设是一种默认的假设，它通常表示没有效应或者没有差异。在进行假设检验时，研究者首先提出零假设，然后通过收集数据和进行统计分析来检验这个假设是否成立。零假设通常用H0表示，它的形式可能是“两组之间没有差异”或者“某种处理没有效果”。

与之相对的是备择假设，它与零假设相对立，表示存在某种效应或差异。备择假设用H1或者Ha表示，它的形式可能是“两组之间存在差异”或者“某种处理有效果”。

在实际的统计分析中，研究者会设定一个显著性水平（如0.05或0.01），如果统计检验的结果导致不能拒绝零假设，那么研究者会认为没有足够的证据表明备择假设成立。反之，如果统计检验的结果导致拒绝零假设，那么研究者会认为有统计学上的证据支持备择假设。

零假设和备择假设的设定对于科学研究非常重要，因为它们为研究提供了一种系统的方法来判断观察到的数据是否支持某个特定的理论或假设。通过这种方式，研究者可以避免主观判断，并且使研究结果更加客观和可靠。

此外，零假设和备择假设的概念也与统计功效（power）和错误率有关。统计功效是指在备择假设为真时，正确拒绝零假设的概率。而错误率，如第一类错误（Type I error）和第二类错误（Type II error），分别对应于错误地拒绝一个真实的零假设和错误地接受一个错误的零假设的概率。

在设计实验和进行数据分析时，研究者需要仔细考虑如何设定零假设和备择假设，以及如何平衡统计功效和错误率，以确保研究的科学性和有效性。

现在，我将为您提供的英文内容翻译成中文。

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A null hypothesis is a hypothesis that says there is no statistical significance between the two variables. It is usually the hypothesis a researcher or experimenter will try to disprove or discredit. An alternative hypothesis is one that states there is a statistically significant relationship between two variables.read more >>