假設檢驗邏輯是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。
具體作法是：根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作H0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設H0成立時，其分佈為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設H0的判斷。
統計學假設檢驗中P值的基本原理如下：
1、一個命題只能證偽，不能證明為真；
2、在一次觀測中，小機率事件不可能發生；
3、在一次觀測中，如果小機率事件發生了，那就是假設命題為假。
P值即機率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P值，一般以P值小於0.05為有統計學差異，P值小於0.01為有顯著統計學差異，P值小於0.001為有極其顯著的統計學差異。
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是H0；備擇假設的符號是H1，H0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的，H1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異，預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的機率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如X2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性P的大小並判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果P≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕H0，接受H1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。P值的大小一般可透過查閱相應的界值表得到。
假設檢驗方法有很多種，但是假設檢驗是不可能做到完全正確的，它只能保證假設在最大機率上的成立；利用檢驗方法，表面上結果是檢驗水平a下進行的，但實際內在的結果是：假設是在檢驗水平為b時成立，其中b可能大於a，也可能小於a；即在比a更高的檢驗水平下也能成立，若使用這種檢驗法，則“棄真”的機率就更大；只有在比a低 ...
1、區別是：用統計量推斷引數時，如果引數未知，則這種推斷叫引數估計，用統計量估計未知的引數；如果引數已知，需要利用統計量檢驗已知的引數是否靠譜，此時的統計推斷即為假設檢驗。
2、聯絡是：二者都屬於推斷統計，利用樣本的資料得到樣本統計量，然後做出對總體引數的論斷。 ...
步驟如下：
1、提出檢驗假設稱無效假設；
2、備擇假設的符號資料；
3、樣本與總體或樣本與樣本間差異；
4、預先設定的檢驗水準；
5、當檢驗假設為真被錯誤地拒絕機率；
6、選定統計方法計算出統計量的大小；
7、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗；
8、假設成立的可能性P的大小 ...
對假設檢驗兩類錯誤的理解：第一類錯誤：也稱為 α錯誤，是指當無效假設正確時，而拒絕無效假設所犯的錯誤，這意味著研究者的結論並不正確，即觀察到了實際上並不存在的處理效應；第二類錯誤：也稱為β錯誤，是指無效假設錯誤時，反而接受無效假設的情況，即沒有觀察到存在的處理效應。 ...
原因：為了從“不確定性”的角度來刻畫兩個變數的關係，就產生了假設檢驗。
假設檢驗是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。
假設檢驗又稱統計假設檢驗，是一種基本的統計推斷形式，也是數理統計學的一個重要的分支，用來判斷樣本與樣本，樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質差別造成的統計推 ...
假設檢驗分為雙側假設檢驗和單側假設檢驗，雙側假設檢驗所針對的問題是證明總體某個引數是否等於某個特定值，而單側檢驗假設是證明是否大於或是否小於某一固定數值，其基本原理是先假設總體某項假設成立，若導致結果不合理的現象產生，則拒絕原假設，若不導致不合理的現象產生，則接受原假設，原假設的設法則根據題目要求做出假設 ...
區別：用統計量推斷引數時，如果引數未知，則這種推斷叫引數估計——用統計量估計未知的引數；如果引數已知（或假設已知），需要利用統計量檢驗已知的引數是否靠譜，此時的統計推斷即為假設檢驗。
聯絡：二者都屬於推斷統計——利用樣本的資料得到樣本統計量（statistic），然後做出對總體引數（parameter ...