假设检验和参数估计在统计学中扮演着重要角色，它们都是基于样本数据进行的推断过程。然而，二者在具体应用上有明显的区别。

在参数估计中，我们关注的是如何利用样本数据来估算总体的未知参数。比如，我们可能想要了解一个特定人群的平均身高，但直接测量每个人显然是不现实的。因此，我们通过抽样调查，获得样本数据，进而利用这些数据来估算总体的平均身高。参数估计的核心在于通过样本信息来推断未知的总体参数，目标是找到最可能的参数值。

相比之下，假设检验则是一种更直接的方法，它用于检验某种假设是否成立。假设检验通常分为零假设和备择假设。零假设通常表示某种默认状态，而备择假设则表示另一种可能的状态。例如，假设我们想要检验一个新药是否有效，零假设可能是“新药无效”，备择假设则为“新药有效”。我们通过收集数据并进行统计分析来判断零假设是否应该被拒绝。假设检验的最终目的是通过样本数据来评估假设的真实性。

总结来说，参数估计和假设检验虽然都依赖于样本数据进行推断，但它们的目的和方法有所不同。参数估计侧重于利用样本数据来估计总体参数，而假设检验则用于检验关于总体参数的假设是否成立。

参数估计关注的是未知参数的最可能值，通过构建置信区间或点估计来表达对总体参数的不确定性。假设检验则更多地关注假设的接受或拒绝，通过显著性水平来判断假设是否能够被接受。

在实际应用中，这两种方法经常结合使用。例如，我们可以通过参数估计得到总体参数的估计值，再利用这些估计值来进行假设检验，以此来验证我们的假设是否合理。