假设检验是一种在数据分析中使用的统计技术，用于确定关于总体的陈述是否得到了样本数据的支持。该过程首先要制定两个相互竞争的假设：零假设（记作 (H_0)），代表默认或无效应的情景，以及备择假设（记作 (H_1)），代表我们希望证明的研究问题或效应。例如，如果一个开发者想知道一个新的应用功能是否改善了用户参与度相较于当前版本，零假设可以声明两个版本之间的参与度没有差异，而备择假设则可能声称新功能提高了参与度。
一旦建立了假设，下一步是收集样本数据并进行统计检验以分析它。常见的检验包括 t 检验、卡方检验和方差分析（ANOVA），具体取决于数据的性质和所要解决的特定问题。通过应用这些检验，开发者可以计算出检验统计量及相应的 p 值，后者指示在零假设成立的假设下观察到样本数据（或更极端的情况）的概率。例如，如果获得的 p 值为 0.03，这表明如果零假设成立，则观察到的数据仅由随机偶然因素造成的概率为 3%。
假设检验的最后阶段是根据 p 值和预设的显著性水平（通常设定为 0.05）做出决策。如果 p 值小于显著性水平，则拒绝零假设，这意味着有足够的证据支持备择假设。在我们之前的例子中，如果 p 值为 0.03，开发者可能会得出结论，新的功能确实显著提高了用户参与度。相反，如果 p 值大于 0.05，则表明没有足够的证据拒绝零假设，得出结论认为新功能并没有相较于现有版本提供显著的优势。这种结构化的方法使开发者和分析师能够基于统计证据做出数据驱动的决策。