【化】 rejection region
在統計學假設檢驗中，拒絕域（英文：rejection region 或 critical region）指樣本數據中能夠導緻原假設被拒絕的全體數值集合。這個概念由統計學家Jerzy Neyman和Egon Pearson于1933年提出，是現代假設檢驗理論的核心組成部分。
從決策規則角度看，拒絕域是檢驗統計量所有可能取值中，對應小概率事件的區域。當檢驗統計量的觀測值落入該區域時，研究者将以預設的顯著性水平（通常用α表示，如α=0.05）拒絕原假設。例如在Z檢驗中，若設定α=0.05且采用雙側檢驗，拒絕域為Z≤-1.96或Z≥1.96的區間範圍。
拒絕域的邊界位置由以下三個要素共同決定：
根據美國國家标準技術研究院(NIST)的統計手冊，拒絕域與接受域的分界點被稱為臨界值，其計算需要依據特定的概率分布（如正态分布、t分布或卡方分布）。在工程質量控制領域，拒絕域常用于判斷生産過程是否偏離标準參數；醫學研究中則用于确定藥物療效是否具有統計學意義。
拒絕域是統計學中假設檢驗的核心概念，用于判斷是否拒絕原假設。以下是詳細解釋：
拒絕域（又稱否定域或臨界域）是假設檢驗中根據檢驗統計量的分布，由顯著性水平$alpha$（如0.05或0.01）劃定的區域。若樣本計算的統計量落入該區域，則拒絕原假設$H_0$，接受備擇假設$H_1$；否則不拒絕$H_0$。
拒絕域的邊界值稱為臨界值，例如在正态分布中，臨界值可能是$pm1.96$（對應$alpha=0.05$的雙側檢驗）。統計量超過臨界值即進入拒絕域。
$alpha$表示在原假設為真時錯誤拒絕它的概率。拒絕域對應統計量分布中概率為$alpha$的極端區域，通常位于分布的尾部（如左側、右側或雙側）。
以$t$檢驗為例，若設定$alpha=0.05$，自由度為20，查表得臨界值為$pm2.086$。若計算出的$t$值為3.0（超過2.086），則落入拒絕域，拒絕原假設。
通過以上邏輯，拒絕域為假設檢驗提供了量化的決策标準，其範圍由研究問題和允許的誤差風險共同決定。
閉合線不咎財團成員承前頁儲備式陰極對沖活塞動力機多過程控制非本色的股份行車安全合成地址黑色幹性壞死橫靠加拿大特許會計師協會夾痛進程局部存儲空間卷安全性菊糖類比輸出禮節氯馬斯汀萘二胺培養皿提籃權利要求區間估計區域内調用手術區雙調頻同業聯合微存儲棧