네이만-피어슨 정리(Neyman-Pearson Lemma)는 통계적 가설 검정 이론에서 주어진 유의수준 하에 검정력을 극대화하는 가장 강력한 검정법(Most Powerful Test)을 찾는 방법을 제시하는 원리이다. 1933년 수리통계학자인 저지 네이만(Jerzy Neyman)과 에곤 피어슨(Egon Pearson)에 의해 공식화되었다.
이 정리는 귀무가설과 대립가설이 모두 단일한 모수 값을 갖는 단순 가설(Simple Hypothesis)인 경우를 전제로 한다. 네이만-피어슨 정리에 따르면, 두 가설의 가능도 비(Likelihood Ratio)를 기준으로 기각역을 설정하는 방식이 동일한 제1종 오류의 확률(유의수준)을 가지는 모든 검정법 중에서 제2종 오류의 확률을 최소화하며, 결과적으로 검정력을 최대화한다.
통계학적 추론에서 가설 검정의 최적성을 보장하는 기초적인 이론으로 활용되며, 현대 통계학의 의사결정 이론 및 신호 탐지 이론 등 다양한 분야의 학문적 토대가 되었다.
