假设检验的概述
作者：悦菁 审稿：石鹏 封面：吉江
假设检验又称统计假设检验（注：显著性检验只是假设检验中最常用的一种方法），是一种基本的统计推断形式，假设检验是用来判断样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。
假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设（检验假设H0），再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。
假设是否正确，要用从总体中抽出的样本进行检验，与此有关的理论和方法，构成假设检验的内容。设A是关于总体分布的一项命题，所有使命题A成立的总体分布构成一个集合H0，称为原假设。使命题A不成立的所有 总体分布构成另一个集合H1，称为备择假设。如果H0可以通过有限个实参数来描述，则称为参数假设，否则称为非参数假设。
对一个假设H0进行检验，就是要制定一个规则，使得抽取样本以后，根据这一规则可以决定是接受它（承认命题 A正确），还是拒绝它（否认命题 A正确）。这样，所有可能的样本所组成的空间（称样本空间）被划分为两部分HA和HR（HA的补集），当样本 x∈HA时，接受假设H0；当 x∈HR时，拒绝H0。
用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。通过检验，对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，是否接受原假设。这里必须明确，进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。
1、做假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。
2、当差别有 统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。
3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。
4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验（在后续文章有具体讲解）。
5、当检验结果为拒绝无效假设H0时，应注意有发生I类错误的可能性；当检验结果为不拒绝无效假设H0时，应注意有发生II类错误的可能性（在后续文章有具体讲解）。
6、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性。
7、报告结论时是应注意说明所用的统计量，检验的单双侧及P值的确切范围（在后续文章有具体讲解）。