仮説が正しいと仮定した場合にその標本が観察される確率を算出できるように、仮説を統計学的に表現する。検定は下記の二者択一となり、帰無仮説を棄却できるかどうかを調べる。仮説の設定例.例として、プラセボに対する薬の試験(「薬の効果を有意的に主張できるか」を調べる)を例にとれば、統計量の算出.標本データから、仮説に関係した情報を要約する検定統計量を計算する。下記のように十分性を持つ統計量(十分統計量)が存在すればそれを計算する。単純二仮説の場合は、尤度比が仮説検定の十分統計量となる。統計量の確率分布.帰無仮説に基づき、検定統計量の確率分布を明らかにする。危険域の設定.棄却域.両側検定.片側検定.判定.データから算出した検定統計量が危険域内にあるかどうかを判定する。検定統計量が危険域内にあれば、結論はか、さもなくばのいずれかになる。この場合をα水準で統計学的に有意であるという。例では「薬に対して観察された反応はα水準で統計学的に有意である」といえる。分かりやすくいえば、「帰無仮説の下でこのようなことは偶然に起こりそうもないが、ごく小さい確率αで起こり得る」ということである。一方、検定統計量が危険域の外側にあれば、統計学の目的は(当然であるが)科学的な真理を明らかにすることではなく、数学的な誤謬をできるだけ減らすことにある。検出力.より高い検出力を、より小さいサンプルサイズで実現することが好ましい。仮説検定では一般に、あらかじめ指定した十分小さいαに対し、βをなるべく小さく(検出力をなるべく大きく)するように棄却域を選ぶ方針をとる(ネイマン・ピアソンの基準)。検出力関数.日本産業規格では、検出力関数を「仮説があるパラメータで表現されているとき,パラメータの値によって検出力を与える関数。」と定義している。種類.ノンパラメトリックな検定手法.逐次的仮説検定.逐次的仮説検定()とは、逐次的に行う仮説検定を指す。すなわちサンプルサイズが固定数とは限らず、停止則を導入し、それが満たされるまでは実際には仮説検定の実施を遅らせ、サンプルの追加を行う。停止則が満たされた段階では、決定則(すなわち仮説検定)を実施する。(逐次的尤度比検定)も参照。