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零假设检验的结果分为三种情况,它把样本空间分为三个部分：备择假设的接受域S1、零假设的接受域S0,以及接受备择假设和零假设都不合适的模糊区域S2,从而β被分为两个部分：P（X∈S2｜H1）和P（X∈S0｜H1）。数据分析表明：P（X∈S2｜H1）远大于P（X∈S0｜H1）,并且元分析所导致β的降低主要是P（X∈S2｜H1）的降低。当样本观察值落在S0中时,统计推断的不明确性会驱使研究者做元分析研究从而能够明确地作出或者接受备择假设或者接受零假设的统计决策。