В предыдущем параграфе уже говорилось, что ошибки I типа следует избегать в том случае, когда отвержение нуль-гипотезы связано с отрицанием существующих идей или результатов предыдущих экспериментов. С другой стороны, если экспериментатор не обнаруживает значимых различий между условиями, которые обычно признаются эффективными, это его заключение должно основываться на использовании высокого (или нестрогого) альфа-уровня, чтобы уменьшить риск ошибки II типа. Почти любой полученный ранее правильный результат может быть «опровергнут» путем ошибочного неотвержения нуль-гипотезы: либо через использование ненадежных данных, либо через применение слишком строгого правила решения, либо (самый худший вариант) через то и другое вместе.

Теперь давайте рассмотрим, какие выводы должен сделать экспериментатор при отвержении нуль-гипотезы.

Заключения при неотвержении нуль-гипотезы. Пожалуйста, заметьте: в отношении нуль-гипотезы принимается только два статистических решения — отвергнуть ее или не отвергнуть. Никогда не бывает решения принять нуль-гипотезу. Все же для экспериментатора иногда полезно заключить, что независимая переменная не оказывает никакого влияния. Как видно из диаграммы на с. 241, неотвержение нуль-гипотезы привело бы к заключению, что не подтверждается ни экспериментальная гипотеза, ни противоположная ей гипотеза. Например, для младшей группы детей небольшое различие в интенсивности плача не благоприятствует ни гипотезе о более сильном плаче при уходе матери, ни противоположной гипотезе о более сильном плаче при уходе ассистентки. Однако из подобных неподтверждений можно вывести различные заключения.

Во-первых, экспериментатор может сделать вывод, что он не знает, оказывает ли независимая переменная вообще какое-либо влияние на поведение. Этот вывод особенно подходит к случаю, когда надежность низка из-за небольшого количества испытуемых или из-за большей, чем ожидалось, вариабельности поведения. Так, Флинер и Кернс могли бы решить продолжить эксперимент на новых детях, относящихся к той же младшей группе, и попытаться уменьшить случайные вариации, насколько это возможно.