似然比檢驗（Likelihood Ratio Test, LRT）是一種統計學中的假設檢驗方法。
似然比檢驗的基本思想是，如果兩個模型是嵌套的，即一個模型是另一個模型的特殊情況，那麼這兩個模型的似然函式值應該相近。如果兩個模型的似然函式值相差很大，那麼拒絕零假設，認為有統計學上的顯著差異。似然比檢驗通過比較有約束條件（如零假設）和無約束條件（備擇假設）下的似然函式最大值來進行。如果約束條件有效，那麼加上這些約束不應該導致似然函式最大值的大幅度降低。似然比檢驗的統計量是兩個似然函式最大值之比，這個統計量通常服從某個已知分布（如卡方分布），從而可以進行假設檢驗。