Чтобы ответить на этот вопрос, давайте разберем, что такое гипотезы в статистике и как мы принимаем или отвергаем гипотезы в зависимости от наблюдаемых данных.

В статистическом анализе мы часто формулируем нулевую гипотезу (H0) и альтернативную гипотезу (H1). Нулевая гипотеза обычно утверждает, что нет эффекта или различия, тогда как альтернативная гипотеза предполагает наличие эффекта или различия.

Когда мы проводим статистический тест, мы вычисляем наблюдаемую статистику, которая затем сравнивается с заранее определенными значениями. На основе этого сравнения мы можем сделать вывод о том, принимаем ли мы нулевую гипотезу или отвергаем ее.

Ключевым моментом является то, что мы отвергаем нулевую гипотезу, если наблюдаемая статистика попадает в критическую область. Это область значений, которые являются достаточно экстремальными, чтобы вызвать сомнения в правдивости нулевой гипотезы.

Теперь давайте рассмотрим предложенные варианты:

• a. Область неопределенности - это не тот термин, который используется для описания области, где мы отвергаем гипотезу.
• b. Область допустимых значений - это область, в которой мы не отвергаем нулевую гипотезу.
• c. Критическая область - это именно та область, куда попадает наблюдаемая статистика, если мы хотим отвергнуть нулевую гипотезу.
• d. Область неадекватности - это не стандартный термин в контексте проверки гипотез.

Таким образом, правильный ответ на вопрос: c. Критическую область.