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　　假設檢驗是抽樣推斷中的一項重要內容。它是根據原資料作出一個總體指標是否等于某一個數值，某一隨機變量是否服從某種概率分布的假設，然后利用樣本資料采用一定的統計方法計算出有關檢驗的統計量，依據一定的概率原則，以較小的風險來判斷估計數值與總體數值(或者估計分布與實際分布)是否存在顯著差異，是否應當接受原假設選擇的一種檢驗方法。
　　用樣本指標估計總體指標，其結論有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要進一步加以檢驗和證實。通過檢驗，對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，是否接受原假設。這里必須明確，進行檢驗的目的不是懷疑樣本指標本身是否計算正確，而是為了分析樣本指標和總體指標之間是否存在顯著差異。從這個意義上，假設檢驗又稱為顯著性檢驗。
　　進行假設檢驗，先要對假設進行陳述。通過下例加以說明。
　　例如，設某工廠制造某種產品的某種精度服從平均數為方差為的正態分布，據過去的數據，已知平均數為75，方差為100?，F在經過技術革新，改進了制造方法，出現了平均數于75，方差沒有變更，但仍存在平均數不超過75的可能性。試陳述為統計假設。
　　根據上述情況，可有兩種假設，一個是假想平均數不超過75，即假設另一個假想是平均數于75，即假設如果我們把作為原假設，即被檢驗的假設，稱作零假設，記作于是，假設相對于假設來說，是約定的、補充的假設，記作它和有兩者選擇其一的意思，即作為被檢驗的假設，則就是備擇的，故稱為備擇假設或對立假設。
　　還須指出，哪個是零假設，哪個是備擇假設，是無關緊要的。我們關心的問題，是要探索哪一個假設被接受的問題。被接受的假設是要作為推理的基礎。在實際問題中，一般要考慮事情發生的邏輯順序和關心的事件，來設立零假設和備擇假設。 把質量工程師站點加入收藏夾
　　在作出了統計假設之后，就要采用適當的方法來決定是否應該接受零假設。由于運用統計方法所遇到的問題不同，因而解決問題的方法也不盡相同。但其解決方法的基本思想卻是一致的，即都是“概率反證法”思想，即：
　　(1)為了檢驗一個零假設(即虛擬假設)是否成立， 先假定它是成立的，然后看接受這個假設之后，是否會導致不合理結果。如果結果是合理的，就接受它；如不合理，則否定原假設。
　　(2)所謂導致不合理結果，就是看是否在一次觀察中， 出現小概率事件。通常把出現小概率事件的概率記為0，即顯著性水平。 它在次數函數圖形中是曲線兩端或一端的面積。因此，從統計檢驗來說，就涉及到雙側檢驗和單側檢驗問題。在實踐中采用何類檢驗是由實際問題的性質來決定的。一般可以這樣考慮：
　?、匐p側檢驗。如果檢驗的目的是檢驗抽樣的樣本統計量與假設參數的差數是否過(無論是正方向還是負方向)，就把風險平分在右側和左側。比如顯著性水平為0.05，即概率曲線左右兩側各占，即0.025。
　?、趩蝹葯z驗。這種檢驗只注意估計值是否偏高或偏低。如只注意偏低，則臨界值在左側，稱左側檢驗；如只注意偏高，則臨界值在右側，稱右側檢驗。
　　對總體的參數的檢量，是通過由樣本計算的統計量來實現的。所以檢驗統計量起著決策者的作用。