统计假设检验的基本原理

统计假设检验通过比较样本数据与理论预期来判断假设是否成立。检验过程设定原假设和备择假设，计算检验统计量，确定p值。p值小于显著性水平(通常0.05)时拒绝原假设。实际应用中，质量控制部门用t检验判断生产线是否符合标准；医学研究用卡方检验分析药物效果；市场调研用z检验比较不同地区消费者偏好。检验结果帮助决策者基于数据而非直觉做出判断。

假设检验的核心是控制错误概率。第一类错误错误拒绝真实假设，第二类错误错误接受错误假设。检验功效(1-β)反映正确拒绝错误假设的能力。样本量增大提高检验准确性，同时增加成本。金融领域用假设检验评估投资策略有效性；教育研究用方差分析比较教学方法；农业实验用F检验检验肥料效果。检验结果需结合实际意义，不能仅依赖统计显著性。