答： （1）两类假设 ① 虚无假设：又叫原假设、零假设、无差假设，是指在实验处理中，什么也没有发生，所预计的改变、差异、处理效果都不存在，实际观察到的差异是由随机误差引起的。虚无假设用H0表示。 ② 备择假设：也叫对立假设，是指因变量的变化、差异确实是由自变量引起的，这种差异往往是研究者对结果的预期。 备择假设用H1表示。
（3）两类错误 ① Ⅰ型错误：是指当虚无假设正确，我们却拒绝该假设时所犯的错误，也叫α错误、弃真错误、一类错误。换言之，研究者得出了处理有效果的结论，而实际上并没有效果，即“无中生有”，犯Ⅰ型错误的概率为α。 ② Ⅱ型错误：当虚无假设错误，我们却接受该假设时所犯的错误，也叫β错误、取伪错误、二类错误。换言之，实验处理确实有效应，但是假设检验未能侦查到实际存在的处理效应，即“失之交臂”，犯Ⅱ型错误的概率为β。 ③ 两类错误的关系： a. 两类错误是在不同条件下犯的错误，α+β不一定等于1。 b. 在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大。 c. 在规定了α的情况下要同时尽量减小β，直接的方法就是增大样本容量。
（5）假设检验的步骤 ① 根据问题要求，提出虚无假设和备择假设。比如，是采用单侧检验的假设形式，还是采用双侧形式。 ② 选择适当检验统计量。比如，是采用t检验还是Z检验等。 ③ 确定检验的方向性并规定显著性水平。比如，取α=0.05或0.01等。 ④ 计算检验统计量的值。比如，计算t分数或者Z分数。 ⑤ 将统计量的值与临界值对比做出决策。比如，与Zα/2或Zα。
