【假设检验的5个步骤】在统计学中，假设检验是一种重要的分析工具，用于判断样本数据是否支持某个关于总体的假设。通过系统的步骤，可以有效地评估研究假设的合理性。以下是假设检验的五个基本步骤，以加表格的形式呈现。
一、说明
1. 提出假设
在进行假设检验之前，首先需要明确两个假设：原假设（H₀）和备择假设（H₁）。原假设通常是“无差异”或“无效应”的陈述，而备择假设则是我们希望验证的假设。
2. 选择显著性水平（α）
显著性水平是拒绝原假设时所允许的最大错误概率。常见的α值为0.05、0.01或0.10，具体选择取决于研究的严谨性和风险承受能力。
3. 计算检验统计量
根据数据类型和假设形式，选择合适的检验方法（如Z检验、t检验、卡方检验等），并计算相应的检验统计量，以衡量样本数据与原假设之间的差异程度。
4. 确定临界值或p值
根据显著性水平和检验统计量的分布，确定临界值或计算p值。p值表示在原假设成立的情况下，观察到当前或更极端结果的概率。
5. 做出结论
比较p值与α值，或者比较检验统计量与临界值，从而决定是否拒绝原假设。如果p值小于α，则拒绝原假设；否则不拒绝。
二、表格展示
| 步骤 | 内容说明 |
| 1 | 提出假设：明确原假设（H₀）和备择假设（H₁） |
| 2 | 选择显著性水平（α）：通常取0.05、0.01或0.10 |
| 3 | 计算检验统计量：根据数据类型和检验方法计算相应统计量 |
| 4 | 确定临界值或p值：依据分布和显著性水平进行计算 |
| 5 | 做出结论：根据p值或统计量与临界值比较，决定是否拒绝原假设 |
通过以上五个步骤，可以系统地进行假设检验，确保分析过程的科学性和逻辑性。这一方法广泛应用于科研、市场调研、质量控制等多个领域，是数据分析的重要基础。
