什么是假设检验？先把某个结论当成一种假设，然后根据样本观测值的情况，运用统计分析的方法对假设进行检验，并做出判断。这类问题最终以判断为其输出的结果，我们把它归结为假设检验问题。
由于观测到的样本数据总会带有误差，因此不能简单地由样本统计量结果直接做出结论，必须使用严格的统计假设检验方法才能得出科学的结论。
问题的关键在于，如何运用统计分析方法呢？一般的做法是：根据所讨论问题的性质构造一个检验统计量，计算出在原假设成立的条件下，该统计量应该有的分布及应拒绝的范围，再根据样本观测值是否落入应该拒绝的范围作出判断。
统计分析方法运用过程中蕴含了两条基本原理
1.带有概率性质的反证法原理原假设或零假设H。：要取那个在实践中应该受到保护，有足够证据时才能否定的论断或不证自明的论断为原假设，在对参数进行检验时，我们将相等的，无差别的，等号成立的结论作为原假设。备择假设或对立假设H1：根据要说明的问题，将待判定，待证明的，不相等的，有差别的结论作为备择假设，对于参数检验的问题，原假设一定是等于某值，备择假设中永远只可能是大于，小于或不等于这三种情况。
2.小概率事件原理带有概率性质的反证法原理中，所谓的明显不合理情况指的是竟然出现了小概率事件，因为按照常识，在假设H。是成立的条件下，与大概率事件相比，小概率事件在一次试验中几乎不会发生的，如果它发生，说明最初的假设H。是成立的并不正确，因此应该拒绝H。。
单边假设检验和双边假设检验
拒绝域与接受域当样本落在拒绝域中就拒绝原假设，否则就无法拒绝原假设；如果样本落入所谓的接受域，我们所能说的也只是无法拒绝原假设，因为这时只能说明，目前我们尚未找到证据拒绝原假设而已，这时候拒绝是一种由说服力的判断，而无法拒绝原假设是一种没有说服力的判断。所以在假设检验中我们通常总是强调要找出拒绝域。
基本步骤
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