在统计学中，假设检验是判断样本数据是否支持某个统计假设的重要方法。其中，原假设（H0）和备择假设（H1）的选择直接影响检验的方向和结论的可靠性。正确设定H0和H1不仅关系到检验的有效性，还涉及研究问题的实际意义。本文将探讨假设检验中H0和H1的选择原则、常见误区以及实际应用中的注意事项，帮助研究者在不同场景下做出合理的选择，确保统计分析的准确性和科学性。