统计假设是关于人口的假设，该假设可能是真实的也可能不是真实的。假设检验是统计学家用来接受或拒绝统计假设的一套正式程序。统计假设有两种类型：

• 空假设$ {H_0} $ -表示机会基础的假设。

• 替代假设$ {H_a} $ -表示受某些非随机原因影响的观察假设。

例

假设我们要检查一枚硬币是否公平和平衡。零假设可以说，一半的翻转将是头部，一半将是尾巴，而另一种假设可能表明，头部和尾巴的翻转可能非常不同。

例如，如果我们掷硬币50次，结果是40个正面和10个尾巴。使用结果，我们需要拒绝原假设，并根据证据得出结论，认为代币可能是不公平和不平衡的。

假设检验

统计人员根据样本数据使用以下正式过程来确定是否拒绝原假设。此过程称为假设检验，由以下四个步骤组成：

1. 陈述假设-此步骤涉及陈述无效假设和替代假设。假设应以相互排斥的方式陈述。如果一个为真，则另一个必须为假。

2. 制定分析计划-分析计划旨在描述如何使用样本数据评估原假设。评估过程集中于单个测试统计信息。

3. 分析样本数据-查找分析计划中陈述的测试统计值(使用诸如平均得分，比例，t统计量，z得分等属性)。

4. 解释结果-应用分析计划中所述的决策。如果基于原假设的检验统计值不太可能，则拒绝原假设。