当原假设为真：做出决定

在上一个练习中，观察到的比例差落在原假设分布的中间位置。这个练习中，您将正式决定是否应当拒绝原假设。但这次不使用 p 值，而是使用"拒绝域"的概念。

拒绝域是会导致您拒绝原假设的统计量取值范围。在双尾检验中，会有两个拒绝域。已知当 alpha = .05 时，上侧拒绝域应包含原假设统计量中最大的 2.5%，因此可以通过寻找 .975 的 quantile() 来得到临界值。类似地，下侧拒绝域包含最小的 2.5% 的原假设统计量，也可用 quantile() 求得。

下面用一个简单数据集 x 快速演示 quantile() 函数的用法。

x <- c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
quantile(x, probs = .5)
quantile(x, probs = .8)

一旦用上下两个临界值界定了拒绝域，您就可以据此做决定：检查观测到的统计量是否位于两个临界值之间（此时不能拒绝原假设），或落在区间之外（此时拒绝原假设）。