假设检验：统计学中的一种方法，用样本数据来判断关于总体的某个“假设”（通常是原假设）是否应被拒绝。常见做法是设定显著性水平（如 0.05），计算检验统计量与 p 值，并据此做出结论。（在不同领域也可泛指“对假设进行检验”的过程。）
/hapθss tst/
We use hypothesis testing to see if the new teaching method improves scores.
我们用假设检验来判断新的教学方法是否能提高成绩。
After checking the assumptions, the researcher performed hypothesis testing and rejected the null hypothesis because the p-value was below 0.01.
在检查前提条件后，研究者进行了假设检验，并因 p 值低于 0.01 而拒绝了原假设。
hypothesis 来自希腊语 hypothesis（“假设、前提”），由 *hypo-*（“在……之下”）+ thesis（“命题、陈述”）构成；testing 源自英语 test（“测试、检验”）。作为统计学术语，“假设检验”的系统框架主要在 20 世纪由 Fisher（显著性检验思想）以及 NeymanPearson（原/备择假设与检验功效框架）等人发展并普及。
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