जब एक संभावित संबंध या घटना के बीच समान संबंध की जांच हो जाती है, जैसे कि किसी रोग के उपचार में एक प्रस्तावित उपाय प्रभावी होता है, तो परिकल्पना ऐसे संबंधों की जांच नहीं की जा सकती है, जिस तरह से प्रकृति के प्रस्तावित नए कानून की जांच हो सकती है। ऐसी जांच में, अगर कुछ मामलों में परीक्षण किया गया उपाय कोई प्रभाव नहीं दिखाता है, तो ये जरूरी नहीं कि इस परिकल्पना को गलत साबित करते हैं। इसके बजाय, सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि अनुमानित संबंध मौजूद नहीं हैं, तो यह समग्र प्रभाव कैसे देखा जाएगा। यदि यह संभावना पर्याप्त रूप से छोटा है (जैसे, 1% से कम), तो एक संबंध के अस्तित्व को ग्रहण किया जा सकता है। अन्यथा, किसी भी मनाया प्रभाव शुद्ध मौका के कारण हो सकता है।
सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण में, दो अनुमानों की तुलना की जाती है। इन्हें शून्य परिकल्पना और वैकल्पिक परिकल्पना कहा जाता है। रिक्त परिकल्पना एक ऐसी अवधारणा है जो बताती है कि घटना के संबंध में कोई संबंध नहीं है जिसका संबंध जांच के अधीन है, या कम से कम वैकल्पिक परिकल्पना से दिए गए फार्म का नहीं। वैकल्पिक परिकल्पना, जैसा कि नाम से पता चलता है, शून्य अवधारणा का विकल्प है: इसमें कहा गया है कि कोई संबंध है। अनुमानित संबंध की प्रकृति के आधार पर वैकल्पिक परिकल्पना कई रूप ले सकती है; विशेष रूप से, यह दो तरफा हो सकता है (उदाहरण के लिए: अभी तक अज्ञात दिशा में कुछ प्रभाव है) या एक तरफा (पूर्वनिर्धारित संबंध की दिशा, सकारात्मक या नकारात्मक, पहले से तय हो गई है)। [23]
परिकल्पनाओं के परीक्षण के लिए पारंपरिक महत्व स्तर (गलत सच्चे नल परिकल्पना को अस्वीकार करने की स्वीकार्य संभावनाएं) .10, .05, और .01 हैं। चाहे रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया गया है और वैकल्पिक परिकल्पना स्वीकार किए जाते हैं, अवलोकन में एकत्रित या निरीक्षण किए जाने से पहले, अग्रिम में निर्धारित किया जाना चाहिए। यदि ये मानदंड बाद में निर्धारित किए जाते हैं, तो जब परीक्षण किया जाने वाला डेटा पहले से ही ज्ञात है, तो परीक्षण अमान्य है। [24]
उपरोक्त प्रक्रिया वास्तव में प्रतिभागियों (इकाइयों या नमूना आकार) की संख्या पर निर्भर होती है जो अध्ययन में शामिल है। उदाहरण के लिए, नमूना का आकार बहुत छोटा हो सकता है जो कि नल परिकल्पना को अस्वीकार कर सकता है और इसलिए शुरुआत से नमूना आकार को निर्दिष्ट करने की सिफारिश की जाती है। यह कई महत्वपूर्ण सांख्यिकीय परीक्षणों के लिए छोटे, मध्यम और बड़े प्रभाव के आकार को परिभाषित करने के लिए सलाह है, जो कि अनुमानों का परीक्षण करने के लिए उपयोग किए जाते हैं
