假设检验的分类、概念及基本思想，你知道多少？

假设检验，即从对总体参数的某种预设出发，通过收集样本数据，计算样本统计量，以此来评估这些数据对总体参数可靠性的影响，并据此决定是否接受或拒绝该预设。当假设检验中已知总体分布形态时，我们需对未知的总体参数进行检验，此类检验被称为参数假设检验；而若对总体的分布形态了解不多，则需要检验未知分布函数的形态及其它特性，此类检验通常被称为非参数假设检验。此外，研究者关注的备选假设的具体内容各异，因此假设检验可以被细分为单侧检验，也就是单尾检验，以及双侧检验，即双尾检验。其中，单侧检验进一步可划分为左侧检验和右侧检验。 #

假设检验的核心在于运用反证法的逻辑以及小概率事件的原理。反证法涉及首先设立一个假设（鉴于其尚未经过验证，故称之为零假设、原假设或无效假设），接着运用恰当的统计手段来评估该假设成立的概率；若概率较低，便判定假设不成立假设检验的目的，予以拒绝；若概率较高，则尚不能断定其不成立。小概率事件原理表明，这类事件在单次随机试验中几乎难以出现。而这类事件出现的可能性假设检验的目的，通常被称作“显著性水平”或“检验水平”，通常以符号表示。 #

这表明，确定何为小概率的事件是一个相对的概念，在执行统计分析之前，必须预先设定一个标准，一般情况下，人们会选择一个特定的概率阈值。

=0.01、0.05、0.10等。

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