假设检验是统计学中的一种方法，用于确定样本数据是否支持关于总体参数的特定假设。以下是一些常用的假设检验方法和它们的基本概念：
1.t检验：t检验用于比较两个样本均值是否存在显著差异。它适用于正态分布或近似正态分布的数据。
2.方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三个或更多组的样本均值是否存在显著差异。它可以进一步分为单因素方差分析和多因素方差分析。
3.卡方检验：卡方检验用于比较观察频数和期望频数之间的差异，以确定观察到的频率是否符合预期的概率分布。
4.相关性分析：相关性分析用于确定两个变量之间是否存在线性关系。常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
5.Z检验：Z检验用于比较两个样本均值是否存在显著差异，但它不要求数据服从正态分布。
6.非参数检验：非参数检验用于比较不满足正态分布或其他统计假设的数据。常见的非参数检验方法包括Wilcoxon符号秩检验、曼-惠特尼U检验和Kruskal-WallisH检验。
7.置信区间估计：置信区间估计用于估计总体参数的范围，并给出一个置信水平下的置信区间。常用的置信区间估计方法包括置信上限和置信下限。
这些是假设检验中常用的统计分析方法，它们可以根据研究问题和数据的特点选择适当的方法进行假设检验。