在 统计学中，
零假设（
虚无假设）是做 统计检验时的一类 假设。零假设的内容一般是希望证明其错误的假设。比如说，在相关性检验中，一般会取“两者之间没有关联”作为零假设，而在
独立性检验中，一般会取“两者之间有关联”作为零假设。与零假设相对的是 备择假设（ 对立假设），即不希望看到的另一种可能。从 数学上来看，零假设和备择假设的地位是相等的，但是在统计学的实际运用中，常常需要强调一类假设为应当或期望实现的假设。如果一个统计检验的结果 拒绝零假设（结论不支持零假设），而实际上真实的情况属于零假设，那么称这个检验犯了
第一类错误。反之，如果检验结果支持零假设，而实际上真实的情况属于备择假设，那么称这个检验犯了第二类错误。通常的做法是，在保持第一类错误出现的机会在某个特定水平上的时候，尽量减少 第二类错误出现的概率。