這是備擇假設，它是在原假設被拒絕時而應接受的假設。在這里，備擇假設還可能有兩種設置形式，它們是：

　　備擇假設的不同將會影響下面拒絕域的形式，今后稱：

　　對的檢驗問題是雙側假設檢驗問題

　　對的檢驗問題是單側假設檢驗問題

　　對的檢驗問題也是單側假設檢驗問題

　　注：若假設是關于總體參數(shù)的某個命題，稱為參數(shù)的假設檢驗問題，比如：

　　都是參數(shù)假設檢驗問題。

　　2.選擇檢驗統(tǒng)計量，給出拒絕域的形式

　　這個假設檢驗問題涉及正態(tài)均值 .因此選用樣本均值 是妥當?shù)�。從圖1.5-1上看出，把 作為 分布均值更容易把 與 區(qū)分。

　　在 已知和原假設 成立下，有：

　　這里的u就是今后使用的檢驗統(tǒng)計量，其中 =1.40， ，n=25.

　　考察這個統(tǒng)計量，可以看出：

　　愈小， 愈接近 ，應傾向接受 ，

　　愈大， 離 愈遠，應傾向拒絕 .

　　我們把注意力放在導致拒絕 的拒絕域（樣本空間某子集）上，設c為區(qū)分拒絕 與接受 的臨界值。若用W表示拒絕域，則有：

　　W={（ ）： >c} ={ >c}

　　這就是本例中拒絕 的拒絕域，如何確定c呢·下面來研究這個問題。

　　我們?yōu)槭裁窗炎⒁饬Ψ旁诰芙^域上呢·用一個樣本（相當一個例子）證實一個命題，其理由是不充分的，但用一個樣本推翻一個命題，其理由是充分的。因此我們把注意力放在拒絕域方面，建立拒絕域。其實在拒絕域和接受域之間還有一個模糊域，如今把它并入接收域 .

　　3.給出顯著性水平 在作判斷時會犯錯誤，要允許犯錯誤，我們的任務是控制犯錯誤的概率。在假設檢驗中，錯誤有兩類（見圖1.5-2）：

　　第一類錯誤（拒真錯誤）：原假設 為真，但由于抽樣的隨機性，樣本落在拒絕域W內，從而導致拒絕 ，其發(fā)生概率記為 ，又稱為顯著性水平；

　　第二類錯誤（取偽錯誤）：原假設 不真，但由于抽樣的隨機性，樣本落在 內，從而導致接受 ，其發(fā)生概率為 .