备择假设

备择假设（英语：Alternative hypothesis，记作${\displaystyle H_{a}}$或${\displaystyle H_{1}}$），是做统计检验时的一类假说。

“Alternative hypothesis”的各地常用译名
中国大陆	备择假设
港澳	备择假设
台湾	对立假说
日本	対立仮说
韩国	对立假说

假设检验依样本证据判断对统计假说的真伪。其中零假设（Null hypothesis，记作${\displaystyle H_{0}}$），通常由研究者决定，反映研究者对未知参数的看法，而站在零假设立场对立面的即为备择假设，需要透过统计检验来证明备择假设为真，当有充足证据拒绝零假设时，即可接受备择假设，而若无充足证据证明备择假设为真时，则“不拒绝”零假设。

一张包含零假设与备择假设两个曲线的示意图，两正态分布有不同的期望与相同的方差。

在统计学中，备择假设通常以H_a或H₁表示。假设的提出是为了在统计假设检验中进行比较。

在推论统计学领域，可以透过解释力和预测力（英语：Predictive power）(predictive power)来比较两个相互竞争的假设。

基本定义

备择假设和零假设是统计检验中使用的两种假设类型。统计检验是一种基于数据得出结论或做出判断的正式方法。在统计假设检验中，零假设和备择假设是两个互斥的陈述。

显著性差异检验中被检验的陈述称为零假设。显著性检验旨在评估反对零假设的证据强度。通常，零假设是“无效应”或“无差异”的陈述。 ^[1] 零假设通常表示为H₀。

被检验的假设（即备择假设）与零假设相对应。 ^[1] 备择假设通常以H_a或H₁表示。

在统计假设检验中，要证明备择假设为真，必须证明数据与零假设相矛盾。也就是说，必须有足够的证据反对零假设，以证明备择假设为真。

例子

举例来说，某条溪流的水质经多年观测后，研究者对“数据前半段与后半段的水质无差异”的零假设进行检验，并以“数据后半段的水质较差”作为备择假设进行验证。

若将统计假设检验视为法庭审判中的判决，则零假设对应于被告立场（被告无罪），而备择假设则处于检察官的对立立场（被告有罪）。被告在被证明有罪前皆属无罪，因此在假设检验中，零假设最初亦被推定为真。要证明检察官的指控成立，必须提出足以定罪的有力证据；这相当于假设检验中需达到充分的统计显著性。

以不同性别是否影响工作薪资为例。其零假设是：“男性与女性的平均薪资没有显著差异”，而备择假设是：“男性与女性的平均薪资有着显著差异”。

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