假设检验，又称为显著性检验，是一种统计推断方法，用来判断样本与样本之间，样本与总体之间的差异是否是由抽样误差引起，还是本质上的差别。该方法的基本原理是先对总体的特征作出假设，然后通过抽样研究，对这个假设是否应该被拒绝或接受进行判断。

生物现象的个体差异是客观存在的，抽样误差难以避免。因此，不能仅凭个别样本的值就作出结论。当遇到两个或多个样本均数（或率）之间存在差异时，需要考虑两种可能性：一是这些样本均数（或率）来自于同一总体，差异只是由于抽样误差，即偶然性所导致；二是这些样本均数（或率）来自于不同的总体，差异主要由实验因素不同引起。假设检验的目的在于排除抽样误差的影响，判断差异是否在统计上成立，并了解事件发生的概率。

在质量管理工作中，经常会遇到需要比较不同情况的场景，例如在采购原材料时，我们需要根据抽样数据判断原材料是否达到规定要求。或者在进行实验时，想要知道两组数据的合格率是否有显著变化。这时，可以使用假设检验这种统计方法来比较数据，它能告诉你两个样本是否相等，同时还能告知在得出结论时你所承担的风险。假设检验的核心思想是先假设两者相等，即μ=μ0，然后通过统计方法验证这个假设是否正确。

假设检验方法多种多样，包括Z检验、T检验、配对检验、比例检验、秩和检验、卡方检验等，它们分别适用于不同场景和数据类型。

扩展资料

假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t—检验法、X2检验法、F—检验法，秩和检验等。

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