假设检验的三个关键点如下：

选择一个合适的统计量：

这个统计量应该能够包含所要检验的参数和与之对应的样本估计量。例如，对于单个均值μ的假设检验，常用的统计量是样本均值X̅。

确定显著性水平α：

显著性水平α是犯“弃真”错误的概率，即错误地拒绝了原假设H0的概率。α越小，意味着拒绝域越小，犯α错误的概率就越小。

确定原假设与备择假设：

根据研究问题，明确原假设H0和备择假设H1，并选择适当的检验类型（单尾检验或双尾检验）。原假设通常是我们想要拒绝或接受的假设，而备择假设则是与原假设对立的假设。

总结：

选择一个合适的统计量，使其包含所要检验的参数和样本估计量。

确定显著性水平α，以控制弃真错误的风险。

明确原假设与备择假设，并选择适当的检验类型。

这些关键点构成了假设检验的基础，确保检验过程的科学性和有效性。