Uji hipotesis adalah kerangka untuk menggunakan data sampel guna memutuskan di antara dua klaim yang bersaing tentang suatu populasi:

Hipotesis nol $H_0$ : klaim baku / "tidak ada yang menarik" (mis. koin adil, obat tidak berefek).
Hipotesis alternatif $H_a$ : apa yang kita curigai / ingin tunjukkan.

Prosedur:

Nyatakan $H_0$ dan $H_a$ .
Pilih taraf signifikansi $\alpha$ (umumnya 0,05) — peluang penolakan keliru (galat Tipe I).
Hitung statistik uji dari data (skor z, statistik t, chi-kuadrat, rasio F).
Hitung nilai-p — peluang di bawah $H_0$ untuk melihat data yang setidaknya sama ekstremnya.
Putuskan: jika $p < \alpha$ , tolak $H_0$ ; jika tidak, gagal menolak.

Dua jenis galat:

Tipe I: menolak $H_0$ yang benar (peluang $\alpha$ ).
Tipe II: gagal menolak $H_0$ yang salah (peluang $\beta$ ); $1 - \beta$ adalah kuasa (power).

Kebingungan umum: "gagal menolak" ≠ "menerima $H_0$ ". Tidak adanya bukti bukanlah bukti ketiadaan — ukuran sampel kecil dapat menyembunyikan efek nyata.

Kerangka ini mendasari uji klinis, uji A/B, kendali mutu, dan sebagian besar klaim "signifikansi statistik" yang dipublikasikan.

Uji Hipotesis

Uji hipotesis memutuskan di antara dua klaim yang bersaing tentang suatu populasi menggunakan data sampel. Kita menghitung statistik uji dan menolak hipotesis nol jika nilai-p kecil.