統計假設是關於一箇或多箇隨機變量的未知分佈的假設。這些假設通常包括參數假設，其中隨機變量的分佈形式是已知的，但涉及分佈中的一箇或多箇未知參數。統計假設的目的是通過對樣本數據進行分析，來推斷總體的情況。爲了驗證這些假設的合理性，需要進行統計假設檢驗。
統計假設檢驗主要包括兩種類型的假設：
零假設（null hypothesis）：這是提出的一箇假設，通常認爲樣本所來自的總體的某個參數（如平均數）與某個給定的值相等。
備擇假設（alternative hypothesis）：這是在拒絕零假設之後可以選擇的假設，它認爲樣本與總體之間存在顯著差異。
檢驗統計假設的過程稱爲假設檢驗，而判別參數假設的檢驗稱爲參數檢驗。通過這些檢驗，研究者可以決定是否拒絕零假設，從而接受備擇假設，或者反之。這種推斷是基於總體的理論分佈和小概率原理進行的。