假设检验是统计学中一种重要的分析方法，用于确定一个观察结果是否与一个假设相符合。它可以帮助我们判断一种现象是否具有统计学上的显著性。
假设检验包含了两个假设，一个是原假设（H0），另一个是备择假设（H1）。原假设通常表示我们要进行验证的假设，备择假设则表示与原假设相反的情况。通过收集样本数据，我们可以计算出一个统计量，并根据统计量的大小判断结果是否与原假设相背离。
在假设检验中，我们需要设置显著性水平（α），它代表了我们对于犯错误的容忍程度。如果计算得到的p值小于α，我们将拒绝原假设，反之则接受原假设。
假设检验在许多领域中广泛应用，比如医学研究、社会科学、生物学等。它可以帮助我们对实际问题进行科学分析和判断，提供决策依据。