null hypothesis（零假设）是统计学中的一个基本概念，指的是在假设检验中，研究者提出的、希望被证伪的假设。它通常表达了一个无差异或无效应的假设，即认为两个变量之间没有显著差异，或者某个处理或事件没有产生预期的效果。
在统计学中，进行假设检验时，通常会提出两个假设：
1. 零假设（Null Hypothesis，记作H0）：通常表达为“没有差异”或“没有效果”。它是一个待验证的假设，通常假设实验处理或变量之间没有显著的影响。
2. 备择假设（Alternative Hypothesis，记作H1或Ha）：与零假设相对立，表达为“存在差异”或“存在效果”。它是研究者希望通过数据支持的观点。
在进行假设检验时，研究者会收集数据，并通过统计方法来决定是否拒绝零假设。如果收集到的数据强烈支持备择假设，那么研究者将拒绝零假设，认为实验处理或变量之间确实存在显著差异或效果。如果数据不足以拒绝零假设，那么研究者将保留零假设，认为没有足够的证据表明存在显著差异或效果。
例如，在医学研究中，零假设可能是一个新药物对疾病没有疗效，而备择假设则是新药物确实有疗效。通过实验数据，研究者可以决定是否拒绝零假设。
