亦称显着性检验，其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。

生物现象的个体差异是客观存在，以致抽样误差不可避免，所以我们不能仅凭个别样本的值来下结论。当遇到两个或几个样本均数（或率）、样本均数（率）与已知总体均数（率）有大有小时，应当考虑到造成这种差别的原因有两种可能：一是这两个或几个样本均数（或率）来自同一总体，其差别仅仅由于抽样误差即偶然性所造成；二是这两个或几个样本均数（或率）来自不同的总体，即其差别不仅由抽样误差造成，而主要是由实验因素不同所引起的。假设检验的目的就在于排除抽样误差的影响，区分差别在统计上是否成立，并了解事件发生的概率。

进行假设检验时，要先建立检验假设（即上述第一种可能，符号是H）与备择假设（即上述第二种可能，符号是H₁），确立检验水准（当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α），通常取α=0.05或α=0.01；然后由样本观察值按相应的公式计算统计量，如X²值、t值等；最后查有关的统计用表确定P值范围（有时也可直接计算P值）作出结论。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α,结论为按所取α水准显著，拒绝H，接受H₁，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致,很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。