兩比例 z 檢定用來比較兩個獨立組別的成功比例，例如兩種頁面設計的轉換率，或兩種療法的康復率。它以四個數字為基礎：各組的成功次數與樣本數。檢定會產生 z 統計量與 p 值，用以顯示資料與「兩個母體比例相等」這項假設的相符程度。

虛無假設主張兩組共享單一的真實比例。在此假設下，對該共同值的最佳估計會合併兩組全部的成功次數：p̂ = (x₁ + x₂) / (n₁ + n₂)。此合併比例用來構成標準誤，因此檢定會如同兩組來自同一母體般進行評估。

在建立差異的信賴區間時，則使用各自、未合併的標準誤，因為此時並不假設兩比例相等。

p 值是指在兩個母體比例確實相等的情況下，於對立假設所指定的方向，觀察到與實際樣本比例之差至少同樣極端之差異的機率。它並非虛無假設為真的機率。

請與事先選定的顯著水準 α（通常為 0.05）比較：若 p 小於 α，結果稱為統計上顯著；否則資料不足以推論兩比例有差異。

雙尾檢定詢問兩比例是否在任一方向上有差異，單尾檢定則只詢問第一組是否較大（右尾）或較小（左尾）。雙尾檢定是慣例上的預設。

只有在蒐集資料前已提出方向性假設時，才選用單尾檢定。單尾 p 值為雙尾的一半，但在看到資料後才改用單尾會提高偽陽性率，並不建議。