假設檢驗是用來判斷樣本與樣本，樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質差別造成的統計推斷方法。其基本原理是先對總體的特征作出某種假設，然后通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受作出推斷。

生物現象的個體差異是客觀存在，以致抽樣誤差不可避免，所以我們不能僅憑個別樣本的值來下結論。當遇到兩個或幾個樣本均數（或率）、樣本均數（率）與已知總體均數（率）有大有小時，應當考慮到造成這種差別的原因有兩種可能：一是這兩個或幾個樣本均數（或率）來自同一總體，其差別僅僅由于抽樣誤差即偶然性所造成；二是這兩個或幾個樣本均數（或率）來自不同的總體，即其差別不僅由抽樣誤差造成，而主要是由實驗因素不同所引起的。假設檢驗的目的就在于排除抽樣誤差的影響，區分差別在統計上是否成立，并了解事件發生的概率。

在質量管理工作中經常遇到兩者進行比較的情況，如采購原材料的驗證，我們抽樣所得到的數據在目標值兩邊波動，有時波動很大，這時你如何進行判定這些原料是否達到了我們規定的要求呢？再例如，你先后做了兩批實驗，得到兩組數據，你想知道在這兩試實驗中合格率有無顯著變化，那怎么做呢？這時你可以使用假設檢驗這種統計方法，來比較你的數據，它可以告訴你兩者是否相等，同時也可以告訴你，在你做出這樣的結論時，你所承擔的風險。假設檢驗的思想是，先假設兩者相等，即：μ＝μ0，然后用統計的方法來計算驗證你的假設是否正確。

假設檢驗的基本思想

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【统计学习】假设检验的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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