在假设检验的基本步骤中，首先提出检验假设，即无效假设（符号为H0），以及备择假设（符号为H1）。无效假设通常设定样本与总体或样本与样本之间的差异是由抽样误差引起的；而备择假设则认为样本与总体或样本与样本间存在本质差异。通常情况下，设定的检验水准为0.05，即当无效假设为真，而被错误拒绝的概率（记作α）通常取值为0.05或0.01。

接下来，需要选定合适的统计方法，根据样本观察值计算出统计量的大小。在确定了统计量和资料类型及特点后，可以选择Z检验、T检验、秩和检验或卡方检验等方法。这些方法适用于不同类型的资料和特点，以获取统计量。

在计算出统计量的大小后，需要根据统计量的大小和分布情况来确定检验假设成立的可能性P的大小，并以此判断结果。若P值大于所设定的α值（例如0.05或0.01），则按此水准不显著，拒绝拒绝H0，认为样本与总体或样本与样本间的差异很可能是由抽样误差造成的，不成立。反之，若P值小于或等于α值，则按所取α水准显著，接受H1，认为此差异不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，在统计上成立。

在教学实践中，按照这一流程操作包括以下步骤：

1. 根据实际情况提出原假设和备择假设；

2. 根据假设的特征，选择合适的检验统计量；

3. 根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；

4. 选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；

5. 根据检验统计量观察值的位置决定原假设的取舍。

扩展资料

假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t—检验法、X2检验法、F—检验法，秩和检验等。