在R语言中进行假设检验通常使用统计学中的假设检验函数，比如t.test()、chisq.test()、wilcox.test()等。以下是一个简单的例子，展示如何在R中使用t.test()函数进行单样本t检验：
假设我们想要检验一个班级学生的平均身高是否等于170cm，我们首先收集了一组数据，然后使用t.test()函数进行检验：
```R
# 创建一个包含学生身高数据的向量
heights <- c(165, 172, 168, 175, 169, 170, 173, 167, 171)
# 进行单样本t检验
t.test(heights, mu=170)
# 结果输出
# One Sample t-test
# data: heights
# t = 0.66667, df = 8, p-value = 0.5213
# alternative hypothesis: true mean is not equal to 170
# 95 percent confidence interval:
# 165.8699 173.1301
# sample estimates:
# mean of x
# 169
```
在这个例子中，我们假设学生的平均身高为170cm，t.test()函数返回了检验的结果，包括t值、自由度、p值、置信区间和样本均值。需要注意的是，在进行假设检验前，需要确保数据符合检验的前提条件，比如正态分布等。
除了单样本t检验，R语言还提供了多种其他类型的假设检验函数，可以根据具体的需求选择合适的函数进行检验。