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假设检验是一种统计方法，用于检验原假设（H0）与备择假设（H1）之间的关系。其核心目标是通过数据分析，判断是否存在显著差异或关联。

在假设检验中，首先需要明确原假设H0。原假设通常包含等号，表示未知量服从某种特定的分布。H0的反命题即为备择假设H1，表示未知量不服从H0中的分布。

接下来，需要选择合适的检验统计量。检验统计量是根据未知量的均值、方差等性质构造的一个转换函数。其选择通常基于统计学的理论和研究领域的实际需求。

根据显著水平（通常为0.05），确定检验的拒绝域。这是通过统计分布表或软件工具，画出拒绝域的位置。拒绝域的位置取决于检验统计量的分布特性。

最后，计算样本统计量或p值，进行假设检验的决策。通过将检验统计量与拒绝域进行比较，或者通过p值与显著水平比较，判断原假设是否成立。