一句话定义
零假设是假设检验开始时暂时作为基准的“无差异、无效应或无变化”说法。
机制 / 原理
假设检验不是先证明研究者喜欢的结论，而是先问：如果世界真的没有差异，当前数据有多意外？零假设提供这个“没有效应的参照世界”。数据越不像这个参照世界里自然出现的结果，我们越有理由拒绝零假设。
经典实验 / 例子
新药试验中，零假设通常是“新药与安慰剂平均效果没有差异”。研究者先把这个作为基准，再看观察到的改善差异在这个基准下是否罕见。
生活中的例子
你怀疑新首页提高转化率。零假设不是“新首页一定没用”，而是检验时先把“新旧首页转化率相同”当作要被数据挑战的基准。
常见误区
常见误区是把零假设当成研究者真正相信的结论。它只是检验的起点，不是研究目标本身。