在假设检验中，采取拒绝原假设的方式是因为这种方法可以更直观地帮助我们判断样本数据与原假设之间的差异是否显著。具体原因如下：
1. 原假设的设定：在假设检验中，我们首先设定一个原假设（null hypothesis），通常表示“没有效应”或“没有差异”。原假设是研究者希望验证的起点。
2. 拒绝原假设的合理性：当样本数据与原假设存在显著差异时，拒绝原假设是合理的。这是因为这种差异不是随机发生的，而是表明样本数据可能反映了真实的效应或差异。
3. 显著性水平：通过拒绝原假设，我们可以确定样本数据与原假设之间的差异是否具有统计学意义。显著性水平（通常为0.05）是判断差异是否显著的临界值。
4. 决策过程：在假设检验中，我们根据样本数据来做出是否拒绝原假设的决策。如果样本数据与原假设存在显著差异，我们倾向于拒绝原假设，从而接受备择假设（alternative hypothesis），这通常表示“存在效应”或“存在差异”。
5. 避免错误决策：拒绝原假设可以帮助我们避免错误地接受原假设，即所谓的第一类错误（Type I error）。这种错误可能会导致我们错误地认为存在效应或差异。
总之，采取拒绝原假设的方式可以更有效地帮助我们判断样本数据与原假设之间的差异是否显著，从而为我们的研究提供更有力的证据。
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