統計學假設檢驗作業有哪些基本步驟?假設檢驗是一種正式的程序，用于利用統計數據調查我們對世界的看法。科學家最常用它來檢驗由理論產生的特定預測(稱為假設)。

第 1 步：提出您的零假設和備用假設

在提出初步研究假設(您想要研究的預測)后，必須將其重述為零假設(Ho)和備用假設(Ha)，以便用數學方法對其進行檢驗。

候補假設通常是你預測變量之間關系的初始假設。零假設是預測你感興趣的變量之間沒有關系。

步驟 2：收集數據

要使統計測試有效，必須以測試假設的方式進行抽樣和收集數據。如果數據不具代表性，就無法對所關注的人群進行統計推斷。

假設檢驗示例

要檢驗男性和女性平均身高的差異，您的樣本中男性和女性的比例應該相等，并涵蓋不同的社會經濟階層以及可能影響平均身高的任何其他控制變量。

在這種情況下，一個潛在的數據源可能是人口普查數據，因為它包括來自不同地區和社會階層的數據，而且在世界許多國家都可以獲得。

步驟 3：進行統計檢驗

有多種統計檢驗方法可供選擇，但它們都基于組內方差(數據在一個類別中的分布程度)與組間方差(類別之間的差異程度)的比較。

如果組間方差足夠大，組間幾乎沒有重疊，那么統計檢驗就會顯示較低的 p 值，從而反映出這一點。這意味著這些組間差異不太可能是偶然產生的。

或者，如果組內方差大，組間方差小，那么您的統計檢驗將反映出這一點，顯示出較高的 p 值。這意味著您測得的組間差異很可能是偶然造成的。

統計檢驗的選擇取決于變量的類型和所收集數據的測量水平。

第 4 步：決定拒絕還是不拒絕零假設

根據統計檢驗的結果，您必須決定是拒絕還是不拒絕零假設。

在大多數情況下，您會使用統計檢驗得出的 p 值來指導您做出決定。在大多數情況下，您拒絕零假設的預定顯著性水平為 0.05，也就是說，如果零假設為真，出現這些結果的概率小于 5%。

在某些情況下，研究人員會選擇更保守的顯著性水平，如 0.01(1%)。這樣可以最大限度地降低錯誤拒絕零假設的風險(I 類錯誤)。

第 5 步：展示研究結果

假設檢驗的結果將在研究論文、學位論文或畢業論文的結果和討論部分進行陳述。

在結果部分，您應簡要概述數據和統計檢驗結果(例如，估計的組間均值差異和相關的 p 值)。在討論部分，您可以討論最初的假設是否得到結果的支持。

在假設檢驗的正式語言中，我們談論拒絕或未能拒絕零假設。您可能會在統計作業中被要求這樣做。

然而，在學術論文中介紹研究成果時，我們很少這樣說。相反，我們會回到我們的替代假設(在本例中，假設男性平均比女性高)，并說明我們的測試結果是否支持替代假設。

如果你的零假設被拒絕，這個結果就被解釋為 "支持了替代假設"。

這些都是表面上的區別，你可以看到它們的意思是一樣的。

你可能會注意到，我們并沒有說我們拒絕或未能拒絕替代假設。這是因為假設檢驗并不是為了證明或反駁什么。它只是為了檢驗我們測量的模式是否可能是偶然出現的。

如果我們根據研究拒絕了零假設(即我們發現該模式不太可能是偶然產生的)，那么我們就可以說我們的測試支持了我們的假設。但是，如果該模式沒有通過我們的判定規則，也就是說它可能是偶然產生的，那么我們就會說該檢驗與我們的假設不一致。

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