在统计学中，假设检验是一种重要的方法，用于判断样本数据是否支持某一特定假设。在这个过程中，“拒绝域”是一个关键概念，而“临界值”则是与之密切相关的核心术语。

所谓“拒绝域”，是指在假设检验中，用来判定原假设是否成立的一组数值范围。当样本观测值落入这个范围内时，我们有足够的理由拒绝原假设，从而支持备择假设。换句话说，拒绝域是统计推断中区分“接受”或“拒绝”的分界点。

而“临界值”，则正好定义为拒绝域的边界。它是一个具体的数值界限，用于划分接受区域和拒绝区域。简单来说，如果样本统计量超过了这个临界值，就进入了拒绝域；反之，则仍然留在接受区域。因此，临界值不仅是理论上的分割线，也是实际操作中的决策依据。

理解临界值的意义在于，它帮助我们明确在何种情况下需要对现有的假设进行调整或修正。例如，在医学研究中，医生可能通过设定一个显著性水平（如α=0.05），来确定检验所需的临界值。一旦实验结果超出这一范围，就可以认为药物的效果具有统计学意义，进而推动进一步的研究。

此外，临界值的选择还受到多种因素的影响，包括样本大小、分布类型以及研究目标等。合理地选择临界值能够提高检验结果的准确性，避免因过于宽松或严格而导致错误结论的发生。

总之，“拒绝域的边界称为该假设检验的临界值”，这句话不仅概括了统计学的基本原理，也体现了科学严谨的态度。通过对临界值的理解与应用，我们可以更加精准地解读数据背后的规律，为决策提供有力支持。