假设检验的三种形式包括：单样本检验（比较样本与总体参数）、双样本检验（比较两组独立样本）和配对样本检验（比较同一组样本前后的差异）。这三种方法通过统计推断帮助判断差异是否显著，广泛应用于科学研究与数据分析。

1. 单样本检验
   用于检验单个样本均值是否与已知总体均值存在显著差异。例如，检验某班级平均成绩是否与全国平均水平一致。核心步骤包括设定原假设（如“无差异”）、计算统计量（如t值或z值），再根据p值判断是否拒绝原假设。

2. 双样本检验
   比较两组独立样本的均值或比例差异，分为独立样本t检验（正态分布）和Mann-Whitney U检验（非参数）。典型场景如对比两种药物的疗效，需确保两组数据独立且方差齐性（方差分析前提）。

3. 配对样本检验
   适用于同一组对象在不同条件下的测量比较，如治疗前后的血压变化。通过消除个体差异提高检验灵敏度，常用配对t检验或Wilcoxon符号秩检验（非参数）。

总结：假设检验的形式选择取决于数据特性和研究目标。单样本检验用于基准对比，双样本检验分析组间差异，配对样本检验则聚焦同一对象的动态变化。正确应用可提升结论的可靠性，但需注意前提假设（如正态性、独立性）的验证。