假设检验是抽样推断的一项重要内容，是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征所作的假设是否可信的一种统计方法。因此，凡属于研究总体的数量变化是否按照我们预期的规律性要求的问题都属于统计假设检验的讨论范围。检验的目的在于判断原假设的总体和现在实际的总体是否发生了显著差异。
假设检验可以看成是区间估计中置信区间的另一种表达方式。置信区间可看作是所有可能接受的假设的集合。
区间估计实际上是在一定的概率程度下，利用样本资料及计算得到的有关数据，推算总体参数可能存在的范围，而假设检验是利用样本资料所含信息，判断差异是否显著。
显著性水平是在进行假设检验先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为区间，大于这个标准则为接受区间，对显著水平的理解必须把握以下二点：第一，显著性水平不是一个固定不变的数值，依据区间所可能承担的风险来决定。第二，统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。
假设一般包括两部分：原假设H0和H1备择假设。原假设又称假设或零假设，其建立的依据是已有的、具有稳定性的经验看法。如果没有发生条件的变化，是不会被轻易否定的。备择假设又称择一假设，即原假设被否定之后而采取的逻辑对立假设。
第四步：将实际求得的检验统计量取值与临界值进行比较，做出或接受原假设的决策。如果超过临界值接受原假设，小于临界值则不能原假设。