Статистическая гипотеза представляет утверждение, которое объективно может оказаться либо истинным, либо ложным. Следовательно, уже на этапе выдвижения гипотезы мы обязаны одновременно мыслить и ее отрицание в форме существования противоположной (альтернативной) гипотезы.

Подлежащую контролю гипотезу называют гипотезой частот и нулевой гипотезой и обозначают ее Но. Согласно нулевой гипотезе (Но) существует равенство теоретических вероятностей двух предположений Р1 и Р2. Справедливость гипотезы Но означает, что наблюдаемое различие частот объясняется чисто случайными причинами.

Нуль-гипотезе (Но) противопоставляется так называемая альтернативная гипотеза (Н1). Альтернативной гипотезой является рабочая гипотеза научного исследования, согласно которой наблюдаемое различие частот неслучайно, достаточно значимо, обусловлено влиянием независимой переменной. Основной принцип метода проверки гипотез заключается в том, что выдвигается нулевая гипотеза Но с тем, чтобы попытаться опровергнуть ее и тем самым подтвердить альтернативную гипотезу Н1. Соответствующими вычислениями при помощи статистических тестов определяют критерий значимости и по специальным таблицам – границу значимости, если результаты статистического теста, используемого для анализа разницы между средними, окажутся таковы, что позволят отбросить Но – будет означать, что верна Н1, то есть выдвинутая рабочая гипотеза подтверждается.

Для того, чтобы судить о том, какова вероятность ошибиться, принимая или отвергая нулевую гипотезу, применяют статистические методы, соответствующие особенностям выборки. Так, для количественных данных при распределениях, близких к нормальным, используют параметрические методы, основанные на таких показателях, как средняя и стандартное отклонение. В частности, для определения достоверности разницы средних двух выборок применяют критерий t-Стьюдента (Госсета), а для того, чтобы судить о различиях между тремя или большим числом выборок, тест F - Снедекора-Фишера, G - Кохрана, критерий Барлета, дисперсионный анализ и др.