假设检验，顾名思义，是对某一假设提出疑问，通过数据分析来验证或否定这一假设的过程。它关注的是样本数据与总体数据之间的差异是否显著，目的是判断样本所反映的总体特征是否成立。
回归分析，则是一种统计方法，通过建立数学模型来描述两个或多个变量之间的相互关系。它旨在通过已知变量预测未知变量，探究变量间的依赖关系。
简而言之，假设检验是检验假设的真伪，而回归分析是研究变量间的相关关系。以下是它们之间的具体区别：
1. 目的：假设检验是为了判断样本所反映的总体特征是否成立，而回归分析是为了预测和描述变量之间的关系。
2. 方法：假设检验通常采用P值来判断显著性，而回归分析则通过回归方程和系数来描述变量之间的关系。
3. 应用：假设检验常用于医学、心理学、社会科学等领域，而回归分析广泛应用于经济学、生物学、工程学等领域。
总之，假设检验和回归分析在统计学中都有其独特的作用，掌握它们之间的区别有助于我们更好地运用统计方法解决问题。
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