在统计假设检验的框架中，备择假设（Alternative Hypothesis）是与零假设（Null Hypothesis）相对立的研究命题，通常用H₁或Hₐ表示。它代表研究者期望证实的效应或关系，例如两组数据均值存在差异、变量间具有相关性等。备择假设可以是定向的（如“A组均值大于B组”），也可以是非定向的（如“两组均值不相等”），其设立反映了研究者的理论预期或实验干预的潜在效果。当统计检验显示零假设成立的概率极低时，我们便倾向于接受备择假设，但这并非直接证明其真实性，而是基于样本数据对总体参数做出的推断。
值得注意的是，备择假设的构建需要紧密结合研究设计与理论背景，其形式会影响检验效能与结果解读。在心理学与管理学实验中，明确的备择假设能帮助研究者聚焦于特定行为模式或决策偏差的验证，例如“认知负荷会导致决策速度下降”或“激励机制将提升团队合作效率”。尽管统计检验的核心逻辑是通过反驳零假设来间接支持备择假设，但研究者需警惕过度依赖P值而忽视效应大小与实际意义。
若需进一步探究假设检验的哲学基础与应用局限，推荐阅读科恩的《行为科学中的统计推断》或艾伯特的《统计学悖论》，这些著作深入探讨了备择假设在实证研究中的角色与争议。