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检验统计量核算公式如下：
标准化统计量=点估量-假设值/点估计量的抽样标准差。（通常将标准化统计量简称为检验统计量)。
根据样本观测结果计算得到的，并据以对原假设和备择假设做出决策的某个样本统计量，称为检验统计量。
检验统计量是用于假设检验计算的统计量，实际上是对总体参数的点估计量，但点估计量不能直接作为检验的统计量，只有将其标准化后，才能用于度量它与原假设的参数值之间的差异程度。而对点估计量的标准化依据原则是：
1、原假设为真。
2、点估计量的抽样分布。
检验统计量在零假设情况下，这项统计量服从一个给定的概率分布，而这在另一种假设下则不然。从而若检验统计量的值落在上述分布的临界值之外，则可认为前述零假设未必正确。统计学中，用于检验假设量是否正确的量。
常用的检验统计量有t统计量，Z统计量等。
拒绝域：
能够拒绝原假设的检验统计量的所有可能取值的集合，称为拒绝域；不能够拒绝原假设的检验统计量的所有可能取值的集合称为接受域；根据给定的显著性水平确定的拒绝域的边界值，称为临界值。
样本量怎么计算？
样本统计量通常包括：样本比例、样本均值、样本方差。
样本统计量（简称统计量）指的是样本的函数，并且此函数不含有未知参数。常见的统计量有：样本均值，样本方差，样本极差等。样本统计量：指描述样本特征的概括性数字度量。它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数。
注：极差是样本中最大值与最小值之差，反映了样本观察值的波动幅度。它同方差一样是反映观察值离散程度的数量指标，而且计算方便。统计量是对总体X的分布函数或数字特征进行估计与推断最重要的基本概念。
统计量的分布，称为抽样分布。样本（specimen）是观测或调查的一部分个体，总体是研究对象的全部。总体中抽取的所要考查的元素总称，样本中个体的多少叫样本容量。
一般地，样本的内容是带着单位的，例如：调查某中学300名中学生的视力情况中，样本是300名中学生的视力情况，而样本容量则为300。选取样本的过程叫做抽样，根据不同的对象，在抽样方法也有所不同。
样本容量：
样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。
确定样本容量的大小是比较复杂的问题，既要有定性的考虑也要有定量的考虑。从定性的方面考虑样本量的大小，其考虑因素有：决策的重要性，调研的性质，变量个数，数据分析的性质，同类研究中所用的样本量，发生率，完成率，资源限制等。
样本量的计算公式为：?N=Z?*σ?/d?，其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。
样本量大小是选择检验统计量的一个要素，由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。
样本容量的大小与推断：
估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之，样本容量越小其估计误差也就越大。
样本的内容是带着单位的，例如：调查某中学300名中学生的视力情况中，样本是300名中学生的视力情况，而样本容量则为300。
样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数，样本容量是对于研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样，比如：中国人的身高值为一个总体，随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本，某一个样本中的个体的数量就是样本容量。
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