统计 - 假设检验
统计假设是关于人口的假设，其可能是或可能不是真实的。 假设检验是统计学家用来接受或拒绝统计假设的一组正式程序。 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} $ - 表示受一些非随机原因影响的观察的假设。
例子
假设我们想检查一枚硬币是否公平和平衡。 零假设可能说，半翻转将是尾部的头部和半部分，而备选假设可能说，头部和尾部翻转可能非常不同。
$ H_0: P = 0.5 \\[7pt]
H_a: P \ne 0.5 $
例如，如果我们翻转硬币50次，其中40头和10尾结果。 使用结果，我们需要拒绝零假设，并将根据证据得出结论，硬币可能不公平和平衡。
假设检验
在统计学家使用正式过程之后，基于样本数据确定是否拒绝零假设。 这个过程称为假设检验，包括以下四个步骤:
说明假设 - 此步骤涉及说明null和替代假设。 这些假设应该以这样的方式表述，即它们是相互排斥的。 如果一个为真，则其他必须为假。
制定分析计划 - 分析计划描述如何使用样本数据来评估零假设。 评估过程围绕单个测试统计。
分析样本数据 - 查找分析计划中显示的检验统计量的值（使用平均值，比例，t统计量，z分数等属性）。
解释结果 - 应用分析计划中陈述的决定。 如果基于零假设，检验统计量的值非常不可能，则拒绝零假设。