假设检验是统计推断中非常重要的内容。本章主要介绍了参数假设检验的基本原理以及常用样本统计量假设检验的方法和应用。

1．统计假设检验的逻辑思想是：先假设成立，然后通过样本收集实际信息，在原假设条件下依据抽样分布理论进行数学上的计算、分析，并依据正确的逻辑进行推理，看实际获得的资料所导致的结果与原假设成立时应出现的结果是否一致。如果实际发生的结果与原假设成立前提下的结果出现了矛盾，则有理由认为原假设是错误的，应该给予否定，接收备择假设；如果没有出现矛盾，则没有充分理由否定原假设，也就没有充分理由接受备择假设。所采用的方法是反证法，

2．双尾检验时，α水平被平均分配在抽样分布曲线的双侧，单尾检验时，α水平值置于分布的一侧。单尾检验与双尾检验问题的提法、假设形式以及否定区域不同，在实践中要注意区分。由于假设检验是依据样本统计量出现的概率的大小来决定假设的取舍的，在实践中会犯两类错误，即α错误与β错误。两类错误相互联系、相互制约，一般情况下，α+β不一定等于1。因此，人们只能采取措施适当控制两类错误，而不能完全避免。

3．统计假设检验的一般步骤包括：建立假设虚无假设和备择假设；选择适当的统计量；确定显著性水平，并根据显著性水平查表确定临界值；判断结果并解释。

4．单总体假设检验是对样本统计量与已知总体参数之间的差异所进行的显著性检验，双总体假设检验就是根据两个样本统计量之间的差异来检验两个相应总体的参数之间的差异是否显著。

5.常用的参数假设检验主要有平均数、比率、方差等差异的显著性检验，常用的方法主要有检验、检验、检验等。假设检验时，要根据样本统计量抽样分布的形态、样本容量以及各种不同的条件，使用相应的检验方法和公式。

学习了这些内容，相信大家对统计假设检验已有了深入的认识，希望同学们将所学知识应用到日常管理中。