您也许正在考虑一般形式的“否定主义”原假设，其中，用于等价测试，其中是您在测试中先验地关心的最小效应大小. （正如这里所表达的，等价区域（）是对称的，尽管它不是必须的。）$\text{H}_{0}^{-}\text{: }|\theta|\ge \Delta$$\text{H}_{\text{A}}^{-}\text{: }|\theta|< \Delta$$\Delta$$-\Delta, \Delta$

用简单的语言来说，对于一个样本或两个样本的测试，空值是“有一个至少与一样大的影响，而替代方案是“影响的大小小于。”这个零假设的综合形式将是“每个组之间至少$\Delta$$\Delta$$\Delta$

注意：对于连续分布，我们不能简单地将来自差异的双边检验的原假设（即）反转为，因为我们必须找到支持，但连续分布变量（例如，正态、等）恰好等于特定数字的概率为 0（即），所以你永远不会拒绝这样一个倒置的空值（即不好）。$\text{H}_{0}^{+}\text{: }\theta = 0$$\text{H}_{0}^{+}\text{: }\theta \ne 0$$\text{H}_{\text{A}}\text{: }\theta = 0$$t$$P(X = c) = 0$$\text{H}_{0}\text{: }\theta \ne 0$

选定的参考文献

安德森, S., & Hauck, WW (1983)。在比较生物利用度和其他临床试验中测试等效性的新程序。统计通讯——理论与方法，12（23），2663-2692。

Reagle, DP 和 Vinod, HD (2003)。使用数值计算的拒绝区域推断否定主义理论。计算统计与数据分析，42（3），491-512。

Wellek, S. (2010)。检验等效性和非劣效性的统计假设（第二版）。查普曼和霍尔/CRC 出版社。

另见： [等价]，等价测试，[ tost ]