어떤 통계적 분석을 하기 전에, 사실 어떤 데이터를 수집하기 전 일지라도, 우리는 어떤 문제 혹은
우리가 해답을 찾고자 하는 문제에 대해 정의를 해야할 필요가 있다.
먼저 문제를 정의하고 나면, 우리는 귀무가설과 대립가설에 대해 정의를 할 수 있다.
 
귀무가설이라고 하는 것은 최소한의 방해를 받지 않은 있는 그대로의 결과를 유지하면되는 항상 옵션 값이다.
그러기 때문에 귀무가설은 "바쁘지만 아무 것도 하지 않는 것"이라고 말한다.

귀무가설의 가능성이 매우 낮으면 우리는 귀무가설을 기각하고 어떤 대책을 채택할 것이다 그러면
더 이상 "아무 것도 하지 않는 것"이 아니게 된다.

예를 들어보면...

■ 문제 : 내가 판매하고 읶는 초콜릿바는 무게가 100g 인가?
■ 귀무가설 : 초콜릿 바 무게 = 100g
   만일 내가 고객에게 올바른 크기의 초콜릿바를 제공하고 있다면 나는 초콜릿바 포장 공정을
   변경할 필요가 없다.

■ 질문 : 내가 가지고 있는 볼트의 직경은 정규분포하는가?
■ 귀무가설 : 볼트의 직경은 정규분포한다.
   만일 내가 가지고 있는 볼트의 직경이 정규분포 한다면 표준정규분포를 사용하는
   어떤 통계적 기법을 사용할 수 있다.

■ 질문 : 날씨가 내가 가꾸는 딸기의 성장에 영향을 주는가?
■ 귀무가설 : 딸기의 성장률에 햇빛에 노출되는 시간은 아무런 영향이 없다.
   딸기의 성장률에 강수량은 영향이 없다.
   딸기의 성장률에 기온은 영향이 없다.

마지막 질문을 예로 들어 살펴보자.

만일 날씨가 내가 가꾸는 딸기의 성장에 영향을 준다면, 날씨는 상당히 복잡해진다.
왜냐하면 날씨를 측정하기 위해 많은 측정가준에 대한 정의가 필요해지기 때문이다.
먼저 날싸를 일조량, 강수량, 기온의 조합이라고 결정하였다면, 나는 귀무가설을
설정으로, 이러한 모든 요인들이 딸기의 성장에 영향을 주는 요인이 아니다라고 추정하는 것이다.
만일 세가지 요인들이 영향을 미치지 않을 가능성이 아주 낮다면, 내가 해야하는 일은
일조량, 기온, 강수량을 잘 통제하는 것이다.

결론적으로 여러분이 정한 귀무가설이 "바쁘지만 아무 것도 하지 않는 것"이 되려면
다음과 같은 조건에 따라야 한다

    - 논리적인 질문이어야 한다
    - 한가지 목표에 집중해야 한다
    - 만일 사실일 확률이 매우 낮을(전형적으로 5%) 경우에만 대책이 필요하다.