在許多檢定中，尤其是在科學實驗，都希望可以棄卻H0。
壓低alpha error的機率也使得棄卻H0是蠻可靠的結論，
而不能棄卻H0也只能說假說「可能」為真。
但是有時候，我很希望檢定可以「嚴格地」檢驗H0是不是是的。
例如：
Chi-square goodness of fit這項檢定方法，
H0：觀測比例符合期望比例
HA：觀測比例不符合期望比例
再看看孟德爾的蜿豆遺傳研究，吾人想驗証1050:3200是否為1:3。
站在生物學角度，當然希望得到「確實為3:1」的結論，
但Chi-square只能告訴我們「不棄卻3:1」。
我只知道要避免beta error有一些辦法，例如sample size極大之類的，
但難道，當我們想「嚴格地驗証H0是否為真」時，就只有這樣的辦法嗎？
這個問題想了好久好久，希望高手們替我這個們外漢一些提點，非常感謝。
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