Kiểm định giả thuyết (hypothesis testing) là quá trình thiết lập và sử đụng các tiêu chuẩn thống kê để hỗ trợ cho việc đi đến quyết định về giá trị của giả thuyết trong điều kiện bất định. Trong những quyết định như thế, người ta có thể may mắn lựa chọn đúng, nhưng cũng có thể vấp phải rủi ro, tức lựa chọn sai lầm. Quá trình kiểm định giã thuyết có liên quan đêh việc đánh giá những cơ may này và đưa ra các tiêu chuẩn cho phép tối thiểu hoá khả năng đi đến quyết định sai lầm.
Chẳng hạn, chúng ta muốn di đến nhận định rằng quy mô công ty có mối liên hệ tương quan chặt chẽ với thù lao trả cho hội đồng quàn trị và hình thành một giả thuyết là doanh nghiệp càng lớn, mức thù lao bình quân trả cho hội đồng quản trị càng cao. Giả thuyết này có thể đúng hoặc sai, có thể được chấp lìlìận hay rù bỏ.
Các khả năng trên được ghi trong ma trận dưới dãy:
Giả thuyết đúng
Giả thuyết sai
Chấp nhận giá thuyết
Quyết định đúng
Quyết định sai lầm (sai lầm loại I)
Từ bỏ giả thuyết
Quyết định sai lầm (sai lầm loại II)
Quyết định đúng
Nếu giả thuyết đúng và chúng ta chấp nhận hoặc giả thuyết sai và chúng ta từ bỏ nó, thì như vậy chúng ta đã quyết định đúng. Mặt khác, nếu từ bỏ giả thuyết khi nó cần được chấp nhận, chúng ta đã vấp phải sai lầm loại I. Còn nếu chấp nhận giả thuyết khi cần phải từ bỏ nó, chúng ta đã vấp phải sai lầm loại II. Người ta có thể tối thiểu hoá rủi ro dân tới những sai lầm như thế trong quá trình kiểm định giả thuyết bằng cách sử dụng số liệu mâu hiện có. Để tránh rủi ro vấp phải sai lầm loại II và thiết lập các xác suất rõ ràng cho rủi ro vấp phải sai lầm loại I, người ta phải thận trọng trong quá trình hình thành giả thuyết. Điều này thường liẻn quan đến sự hình thành giả thuyết 0, một giả thuyết giả định cái đối lập hoàn toàn với cái mà chúng ta muốn chứng minh. Chẳng hạn, thay cho giả thuyết trước đây là mức thù ]ao bình quân của hội đồng quản trị ở các doanh nghiệp lớn hơn thường cao hơn, chúng ta có thể hình thành giả thuyết 0 là mức thù lao bình quân của hội dồng quản trị là như nhau ở các xí nghiệp lớn và nhủ. Việc từ bỏ giả thuyết này tương đương với sự chấp nhận giả thuyết ban đầu. Giả thuyết 0 sau đó có thể được kiểm định bằng số liệu mẫu.
Nếu các mẫu lặp lại được rút ra từ tổng thể các doanh nghiệp, thì phán phối mẫu có thể gần bằng phân phối chuẩn - một phân phối có thể được dùng để đánh giá xác suất dân tới sai số loại I. Mức xác suất sử dụng được gọi là mức ỷ nghĩa mà tại đó kiểm định ý nghĩa của già thuyết 0 được thực hiện. Thông thường mức ý nghĩa được chọn bàng 0,01; 0,05 hoặc 0,10. Mức ý nghĩa luôn luôn được xác định trước khi tiến hành kiểm định. Đối với các mâu lớn, mức ý nghĩa bị quy định bởi phân phối xác suất của phán phối chuẩn. Đối với các mẫu nhỏ, mức ý nghĩa được xác định trên cơ sở phán phới t hay còn gọi là phấn phổi Student.
Bước cuối cùng là kiểm định ý nghĩa. Mức thù lao bình quán của hội đồng quản trị được tính từ số liệu mẫu cho các doanh nghiệp nhỏ và lớn, sau đó đem so sánh với mức thù lao dự kiến của hội đồng quản trị mà theo giả định của giả thuyết 0 do chúng ta đưa ra là bằng nhau ở các công ty lớn và nhỏ. Nếu mức chênh lệch giữa cái mà chúng ta muốn phát hiện - mức thù lao bình quân như nhau - và cái mà chúng ta nhận được lớn đến mức không thể gán cho tính ngẫu nhiên được, chúng ta sẽ từ bỏ giả thuyết 0. Ngược lại, nếu mức chênh lệch giữa cái mà chúng ta muốn tìm ra - tức mức thù lao bình quân như nhau - và cái mà chúng ta nhận được nhỏ đến mức có thể gán cho tính ngẫu nhiên, thì kết quả thu được sẽ không có ý nghĩa về mặt thống kê. Như vậy trong trường hợp đầu, chúng ta từ bỏ giả thuyết 0 và chấp nhận hình ảnh ngược với nó là thù lao của hội đồng quàn trị trong các doanh nghiệp lớn hơn thì lớn hơn; còn trong trường hợp thứ hai, chúng ta không có ý kiến về vấn đề quy mô công ty và thù lao của hội đồng quản trị, vì không có mối liên hệ rõ ràng nào được chứng minh hay bác bỏ.
Phương pháp thông kê để kiểm định giả thuyết được sử dụng rộng rãi trang các công trình nghiên cứu kinh tế ứng dụng.
