假设检验的基本原理就是小概率事件原理，即观测小概率事件在假设成立的情况下是否发生。如果在一次试验中，小概率事件发生了，那么说明假设在一定的显著性水平下不可靠或者不成立；如果在一次试验中，小概率事件没有发生，那么也只能说明没有足够理由相信假设是错误的，但是也并不能说明假设是正确的，因为无法收集到所有的证据来证明假设是正确的。
假设检验的结论是在一定的显著性水平下得出的。因此，当采用此方法观测事件并下结论时，有可能会犯错，这些错误主要有两大类：
第Ⅰ类错误：当原假设为真时，却否定它而犯的错误，即拒绝正确假设的错误，也叫弃真错误。犯第Ⅰ类错误的概率记为，通常也叫错误，=1-置信度。
第Ⅱ类错误：当原假设为假时，却肯定它而犯的错误，即接受错误假设的错误，也叫纳伪错误。犯第Ⅱ类错误的概率记为，通常也叫错误。
上述这两类错误在其他条件不变的情况下是相反的，即Ⅰ增大时，Ⅱ就减小；Ⅰ减小时，Ⅱ就增大。错误容易受数据分析人员的控制，因此在假设检验中，通常会先控制第Ⅰ类错误发生的概率，具体表现为：在做假设检验之前先指定一个的具体数值，通常取0.05，也可以取0.1或0.001。
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