引言
在统计学中，假设检验是一种重要的数据分析方法，它用于判断某个假设是否可以接受，即使存在观测到的差异。Null Hypothesis Significance Testing（NHST）是统计推断中的一种流行方法，它通过计算概率来确定结果的显著性。这个过程涉及到多个步骤，其中包括简述假设检验的步骤。
简述假设检验的步骤
提出研究问题或目标: 在开始任何研究之前，首先需要明确你想要解决的问题或验证哪些陈述。
建立 Null 和 Alternative 假设: Null 假设通常表示没有显著效果，而 Alternative 假设则表示存在这种效果。
选择合适的测试统计量和分布: 根据研究问题和数据类型选择一个恰当的测试。
收集并处理数据: 数据收集后，可能需要进行一些预处理工作，如去除异常值、标准化变量等。
计算测试统计量：P 值或者效应大小：p-value 或者效应大小 (e.g., Cohen's d): 使用所选测试中的公式来计算P值或效应大小，这些指标反映了我们从观察到的结果得出的结论有多大可能性是由于偶然事件而非真实现象。
决定置信水平 α 的值：通常为 0.05 或者更小: 这是一个预先定义好的阈值，如果P值小于α，我们拒绝 Null 假说；如果不小于α，则不能拒绝它。这意味着在95%的情况下，我们不会因为偶然事件错误地拒绝一个无害假说。
Null Hypothesis Significance Testing（NHST）的原理
NHST基于频率主义逻辑，即认为随机抽样分布中的极端分位数很少发生，因此只要我们的观测落入这些极端区域，就足以证明其对我们当前考虑的情景来说具有显著性。但这也意味着 NHST经常被误解为“证实”Alternative 假说，而不是仅仅表明它们无法被拒绝。
如何正确使用 NHST
避免将低 P 值直接视作发现证据，因为它只是提供了一条关于实验结果是否可能由噪声造成的线索，并不说明实际情况是什么样的。
注意不同领域内普遍接受的地位alpha水平，以避免过度排除真正有效因素或者过度保留无关因素，这取决于具体情况和资源可用性。
应用场景与挑战
NHST广泛应用于社会科学、医学、生物学等众多领域，但也面临诸如Type I错误(错误地拒绝无害假说)和Type II错误(错失发现Alternative 假说的机会)等挑战。此外，由于是基于频率逻辑，其对实体本身意义并不直接关注，只关注随机抽样分布中的位置，从而可能忽略了实际世界中出现的人类行为复杂性和上下文特征。
总结与展望
虽然Null Hypothesis Significance Testing在许多情境下仍然是有效且必要的手段之一，但它并非完美。在未来，结合其他方法如Bayesian推断，有希望更全面地理解现象，同时减少前述提到的缺陷。