对假设检验结论的认识如下：
假设检验结论是根据对样本数据进行的统计分析得出的，用来判断原假设是否应该被拒绝或接受的。假设检验结论是对研究问题进行统计推断的基础，它能够通过分析样本数据的显著性来判断样本数据是否支持或反对原假设的。
1、假设检验的基本原理
假设检验的基本原理是将样本观察结果与原假设进行比较，通过计算得出的统计量来进行判断。在假设检验中，通常会对原假设和备择假设进行设立，然后根据样本数据的统计量来计算得出相应的p值，进而进行结论的判断。
2、原假设与备择假设
原假设通常是研究者希望证伪的假设，而备择假设则是研究者希望得到支持的假设。在假设检验中，通常将原假设作为默认的假设，并对其进行检验。如果样本数据提供了足够的证据来拒绝原假设，则可以接受备择假设。
3、显著性水平与p值
在假设检验中，显著性水平被用来界定拒绝原假设的标准。通常常见的显著性水平是0.05或0.01，代表了在假设检验中犯错的概率。
p值是根据样本数据计算得出的，表示在原假设为真的情况下，观察到与样本数据一样极端或更极端的结果出现的概率。如果p值小于显著性水平，就可以拒绝原假设。
4、结论的判断
根据p值和显著性水平的比较，可以得出以下结论：如果p值小于显著性水平，可以拒绝原假设，认为样本数据支持备择假设；如果p值大于显著性水平，无法拒绝原假设，即没有足够的证据支持备择假设。
需要注意的是，根据假设检验的结论可以得出接受备择假设并不意味着备择假设一定为真，而仅仅是对原假设的拒绝。
5、结论的解释与应用
假设检验的结论需要进行合理的解释与应用。在将结论应用于实际问题时，需要虑样本的大小、抽样方式、数据的可靠性等因素。同时，还需要关注假设检验的局限性和可能存在的误差，如抽样误差、测量误差等。
假设检验结论是利用统计方法对样本数据进行分析得出的，通过对显著性水平和p值的比较来判断原假设的拒绝与接受。在进行假设检验时，需要设定合适的原假设和备择假设，并对结论进行恰当的解释和应用。