假设检测（hypothesis testing），理学-计算机科学技术-计算机科学理论-概率统计-概率推理，一种经典的统计推断方法，用来判断样本之间或样本与总体之间的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成。又称假设检验。例如，判断两组样本是否具有相同的均值，或一个样本是否来自正态分布等。该方法由英国数学家K.皮尔逊（Karl Pearson，1857～1936）于20世纪初提出。基本思想是首先确定关于检验问题的原假设和备择假设，再利用样本信息来判断是否可以拒绝原假设。例如，检验两组样本是否具有相同的均值时，原假设为两样本对应的总体具有相同的均值，备择假设为对应的总体均值不同。具体步骤是在原假设下选择合适的检验统计量，根据样本数据计算出检验统计量的观测值。若该观测值不合理，则拒绝原假设。若没有不合理的现象产生，则接受原假设。假设检验类似于反证法的思想。这里判断是否合理的依据是小概率思想，即小概率事件在一次试验中基本上不会发生。判断是否拒绝原假设通常使用拒绝域或者P值。根据给定的显著性水平（如0.1，0.05或0.01），利用统计量在原假设成立下的分布或渐近分布确定拒绝域。