一句话定义
备择假设是与零假设相对、研究者希望用数据支持的差异、效应或方向。
机制 / 原理
备择假设决定你在找什么：只是“不同”，还是“更高”“更低”。双侧备择关心任何方向的差异，单侧备择只关心预先指定方向。它必须在看结果前说清楚，否则就会把事后看到的波动包装成原本的问题。
经典实验 / 例子
如果研究者只想知道新药是否不同于旧药，备择是假设“有效果不同”；如果只关心新药是否更好，备择是假设“新药平均效果更高”。两者对应不同检验。
生活中的例子
A/B 测试前，如果你只接受“新按钮提升点击率”这个方向，就不要看到点击率下降后临时改口说“反正不同也算发现”。
常见误区
常见误区是看完数据后再挑备择方向。备择假设应事前定义，否则检验会变成追着结果讲故事。