假设检验考研会考吗？
统计推断是三大统计基础之一，也是很多应用统计学专业的核心课程。在考试中会出现考察假设检验、参数估计这些基础内容，当然如果题主的目标院校有开设理论推导等比较高阶的课程的话也会涉及一些推导性的问题。 假设检验本身是一个比较实用的研究方法，在现实的研究中经常会用到。比如我们想知道一个产品的市场反应是否真的很好，这个时候就需要进行假设检验了（这里的产品市场反应可以理解为销量）；又或者是当我们想确认某个新药的疗效是不是真的比现有药物的疗效更好时也需要对这两种药物的效果进行假设检验等等。因此虽然只是基础的内容，但假设检验还是很有实践意义的。 至于假设检验的难点我认为有两个方面：
1. 判断原假设和备择假设的设定是否合理 当我们在做一项研究的时候，首先需要确定的就是我们的研究问题是什么，也就是说我们要先提出一个问题并对此做出假设。这个问题的出现一般都是基于当前的研究现状或是对当前状况的不理解而引发的疑问，所以它往往是比较具体的。比如说当我们在分析一款新品的销量时，我们可能就要对其产生的原因进行分析从而得到产品市场的反应如何（也就是本文开头提到的新品上市后的市场反应）。 而当我们确定了研究问题后，我们就要对这个问题进行假设。假设通常可以分为原假设和备择假设两部分，其中原假设一般是“不存在影响”或者“存在影响但不显著”的表达形式，而备择假设则是表达为：“该产品的影响效果确实存在且非常显著”的形式。 2. 计算统计量与给出检验结论的流程 假设检验的核心思想就是找到能够区分两个假设的统计量，然后根据该统计量的值来判断两种假设哪个是正确的。在进行这类运算时需要考虑到不同样本量的差异，以及置信区间范围等因素才能确保计算出的结果可靠。
由于这两个难点都在于统计量的取值，因此在实际的应用过程中可能会造成一定的问题。特别是对于新手来说，他们很可能会遇到这样的情况——原本设定的原假设和备择假设都是合理的，但是在实际操作的过程中却因为统计量的选择出现了偏差而无法得出正确的结论。这种情况是很让人苦恼也很容易打击到学生的信心的！ 不过好在现在也有很多免费的软件可以帮助我们去解决这些问题啦~比如SPSS中的Reject Option工具就十分方便，并且它还支持多种分布类型的统计量输出，可以说是非常方便了。