假設檢驗(Hypothesis Testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是:根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作H0;選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設H0成立時，其分佈為已知;由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設H0的判斷。常用的假設檢驗方法有u-檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、F-檢驗法，秩和檢驗等。
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是H0;備擇假設的符號是H1。 H0:樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的; H1:樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異; 預先設定的檢驗水準為0.05;當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的機率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如X2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性P的大小並判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立;如果P≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕H0，接受H1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。P值的大小一般可透過查閱相應的界值表得到。
假設檢驗(Hypothesis Testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是:根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作H0;選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設H0成立時，其分佈為已知;由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設H0的判斷。常用的假設檢驗方法有u-檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、F-檢驗法，秩和檢驗等。
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是H0;備擇假設的符號是H1。 H0:樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的; H1:樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異; 預先設定的檢驗水準為0.05;當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的機率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如X2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性P的大小並判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立;如果P≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕H0，接受H1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。P值的大小一般可透過查閱相應的界值表得到。