在统计学中，假设检验是一种用来判断样本数据是否代表整个总体的方法。其中，原假设（Null Hypothesis）是指无论什么情况下都被认为是正确的假设，而备择假设（Alternative Hypothesis）则是与原假设相反的假设。
当我们进行假设检验时，我们需要判断原假设是否应该被拒绝。一般来说，如果原假设被拒绝，则备择假设被接受；反之，如果原假设不能被拒绝，则备择假设被拒绝。
那么，判断拒不拒绝原假设的标准是什么呢？这个标准叫做显著性水平（Significance Level），通常用字母α表示。显著性水平是指当原假设成立的情况下，我们能够接受多大程度的错误结论。一般来说，显著性水平越小，我们就越能够接受错误结论的风险。
在进行假设检验时，我们需要计算出样本数据的统计量，例如t值或F值。然后，我们需要根据显著性水平来确定临界值。如果计算出的统计量不超过临界值，那么就不能拒绝原假设；反之，如果计算出的统计量超过了临界值，那么就可以拒绝原假设。
临界值的计算基于概率分布的知识，通常需要使用统计软件或查找标准正态分布表。在实践中，我们通常使用常见的显著性水平值，例如0.05或0.01。
总之，在进行假设检验时，我们需要根据显著性水平和统计量的计算结果来判断拒不拒绝原假设。这个过程需要一定的统计知识和技能，但是只要掌握了正确的方法，就能够进行准确的假设检验。
