区间估计与假设检验是统计学中两种重要的推断方法，它们都基于样本信息对总体参数进行推断，但在目标和操作方式上存在显著差异。

联系

两者均以概率论为基础，通过样本数据来推测总体参数。例如，在研究某产品的平均使用寿命时，区间估计可以给出一个范围（如95%置信区间），而假设检验则可能针对特定值（如“平均寿命是否等于10年”）作出判断。两者在逻辑上相互补充：假设检验常用于验证某种假设是否成立，而区间估计则提供了更直观的结果展示。此外，二者所使用的统计量往往相同，如正态分布或t分布等。

区别

首先，目标不同。区间估计旨在提供一个包含真实总体参数的合理范围，并附带置信水平说明其可靠性；而假设检验则是为了评估某一假设是否合理，通常会得出“接受”或“拒绝”的结论。其次，操作流程有别。区间估计需要计算上下限，直接反映参数可能取值的空间；假设检验则需设定原假设与备择假设，计算检验统计量并结合显著性水平做出决策。最后，结果解读的方式也不同。区间估计强调的是参数落在某范围的概率，而假设检验关注的是证据支持的程度。

总之，区间估计侧重于描述性分析，为研究者提供一种全面了解未知参数的方法；假设检验则偏重于判断性分析，帮助确认理论模型的有效性。两者相辅相成，共同构成了现代统计推断的核心框架。