假說檢定是一種統計上常用的檢定方法，目的在於檢定實驗組和對照組是否真的有差異。
廣告業常比較新功能(新版本)上線前後是否對流量有影響，或是帶來正效益，這種A/B test本質其實就是假說檢定。
H0)及對立假設(H1)α (通常為0.01[較嚴格]或0.05)誤差的類型:
發生錯誤的決策有兩種情況，分別是型一誤差α(TypeI error)和型二誤差β(TypeII error)
常見的檢定統計量:
ANOVA])無論是平均數或變異數檢定，都還能依據母體是否為常態、母體平均數、變異數是否為已知來區分不同的檢定統計量，本篇就不介紹細項了
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