모집단에 대한 가설을 미리 설정하고 이 가설이 표본집단의 자료에 의해 어떠한 상황에 있는가를 판단 및 결정하여 진위를 입증하는 추리 또는 추론과정이다. 가설검증과 관련된 몇 가지 개념과 원리를 살펴보면, 모집단에 관한 추측 또는 주장을 통계적 가설(간단히 가설)이라 한다. 한 가설을 구성하는 두 하위가설, 기각을 전제로 세운 가설을 귀무(영)가설(H0), 그리고 영가설이 기각될 때 상대적으로 채택되는 가설을 대립(상대)가설(H1)이라 한다. 표본에 대한 정보를 기초로 하여 주어진 가설을 기각할 것인지 아닌지를 결정할 수 있는 절차를 통계적 검정이라 한다. 유의수준은 표본 통계값에 따라 H0를 채택할 것인가 또는 기각할 것인가를 결정하는 기준을 제공한다. H0가 참이라고 결정하더라도 H1이 참이 될 확률, 즉, H0이 거짓으로 밝혀질 확률로서, 일종의 위험률을 의미한다. 가설 “H0 대 H1”의 검정에서, 영가설 H0가 참일 때 이것이 기각(따라서 위인 상대가설 H1이 채택)되는 오류를 범할 확률을 제1종 오류(α로 표기)라 한다. 반면에 영가설     가 위일 때 이것이 채택(따라서 진인 상대가설 H1이 기각)되는 오류를 범할 확률을 제2종 오차(β로 표기)라 한다. 통계적 의사결정의 두 오류는 다음과 같다.

구분		실제상황
		H0 참	H0 거짓
의사결정	H0 채택	올바른 의사결정 1-α	제2종 오류 β
	H0 기각	제1종 오류 α	올바른 의사결정 1-β