【假设检验的5个步骤】在统计学中，假设检验是一种用于判断样本数据是否支持某个关于总体的假设的方法。它广泛应用于科学研究、质量控制、市场分析等领域。通过系统化的步骤，可以有效地评估数据背后的真实情况。以下是假设检验的五个关键步骤。
一、说明
1. 提出假设：明确原假设（H₀）和备择假设（H₁），其中原假设通常是“无差异”或“无变化”的陈述，而备择假设则是我们希望验证的结论。
2. 选择显著性水平（α）：确定拒绝原假设的标准，通常取0.05或0.01，代表犯第一类错误的概率。
3. 计算检验统计量：根据样本数据计算一个统计值，用于衡量样本与原假设之间的差异程度。
4. 确定临界值或p值：根据所选显著性水平和检验类型，找到临界值或计算出p值，以判断是否拒绝原假设。
5. 做出决策：比较检验统计量与临界值，或p值与α，从而决定是否拒绝原假设，并解释结果的实际意义。
二、表格展示
| 步骤 | 内容说明 |
| 1 | 提出假设 设定原假设 H₀ 和备择假设 H₁，明确研究问题的核心。 |
| 2 | 选择显著性水平 α 通常为 0.05 或 0.01，表示接受错误结论的风险。 |
| 3 | 计算检验统计量 根据样本数据计算统计量（如 Z 值、t 值、卡方值等）。 |
| 4 | 确定临界值或 p 值 依据分布表或软件工具，确定拒绝域或计算概率值。 |
| 5 | 做出决策 比较统计量与临界值，或 p 值与 α，最终决定是否拒绝原假设。 |
通过这五个步骤，我们可以系统地进行假设检验，确保分析过程科学、严谨，并能有效支持决策制定。
