假设检验与参数估计的区别表现为以下几点。
（1）参数估计时总体参数在估计之前是未知的，假设检验需要先对总体参数的取值提出原假设。
（2）参数估计得到的置信区间是以样本估计值为中心的双侧置信区间，而假设检验不仅有双侧检验，还有单侧检验。
（3）参数估计立足于大概率，即置信水平取值比较大，置信区间应该有相当大的把握包含未知参数的真值；而假设检验立足于小概率，即显著性水平取值比较小，只有当有相当充分的理由时才拒绝原假设中假定的总体参数真值。
（4）参数估计得到的置信区间要比假设检验提供的信息多。正如两者联系中验证的那样，我们可以根据参数估计的置信区间进行假设检验，反之则不成立。
因为参数估计得到的是总体参数的一个取值范围，而假设检验只考虑总体参数的某一个可能值是否成立；根据区间可以推断某一个值的可能性，但根据一个值不可能推出可能的取值范围。
例如，参数估计中给出了置信区间为[85，96]，当然可以拒绝总体参数等于100的原假设，但在假设检验中做出拒绝总体参数等于100的决策，仍然不能给出总体参数的具体取值范围。
从这个层面上讲，参数估计比假设检验更全面，提供的信息更多。
因为我们不管是拒绝还是不拒绝原假设，很可能紧接着需要回答总体参数是什么的问题，这一问题可以通过参数估计来获得答案。
