- Nguyên lí xác suất nhỏ : nếu một sự kiện có xác suất xuất hiện rất nhỏ thì có thể coi rằng nó không xảy ra khi thực hiện một phép thử có liên quan đến sự kiện đó.
- Phương pháp phản chứng: Từ giả thuyết $H_0$ đúng dẫn đến một điều vô lí thì ta bác bỏ $H_0$ (chấp nhận đối thuyết $H_1$).

a) Tiêu chuẩn kiểm định giả thuyết thống kê

Từ BNN gốc $X $ của tổng thể lập mẫu ngẫu nhiên $X_1, · · · , X_n,$ chọn thống kê $T = T(X_1, · · · , X_n)$ có thể phụ thuộc vào tham số đã biết trong giả thuyết $H_0.$ Nếu giả thuyết $H_0$ đúng thì luật phân phối của T phải hoàn toàn xác định. Một thống kê như vậy được gọi là tiêu chuẩn kiểm định.
   b) Quy tắc kiểm định

Nếu ta thành công trong việc chia miền xác định của tiêu chuẩn kiểm định
T thành hai phần $R_α$ và $\overline{R_α}$ trong đó $R_α$ là miền bác bỏ $H_0$, còn $\overline{R_α}$ là miền chấp nhận của $H_0$.
c) Sai lầm loại I và sai lầm loại II

Với quy tắc kiểm định như trên có thể mắc hai loại sai lầm sau đây:
(i) Sai lầm loại I : bác bỏ một giả thuyết đúng. Ta thấy xác suất mắc sai lầm loại I đúng bằng mức ý nghĩa α. Sai lầm loại I sinh ra do kích thước mẫu quá nhỏ, do phương pháp lấy mẫu...
(ii) Sai lầm loại II : chấp nhận một giả thuyết sai. Xác suất sai lầm loại II là β xác định như sau: $P(T\notin  R_α| H_1)=β.$

d) Thủ tục kiểm định giả thuyết thống kê

Qua nội dung trình bày ở trên ta có thể xây dựng một thủ tục kiểm định giả thuyết thống kê bao gồm các bước sau:
(i) Phát biểu giả thuyết $H_0$ và đối thuyết $H_1$.
(ii) Từ tổng thể nghiên cứu lập mẫu ngẫu nhiên kích thước n.
(iii) Chọn tiêu chuẩn kiểm định T và xác định quy luật phân phối xác suất của T với điều kiện giả thuyết H0 đúng.
(iv) Dựa vào luật phân phối xác suất của T, tìm miền bác bỏ $R_α$ sao cho: $P(T\in  R_α| H_0)=α.$