定义和目的
假设检验是统计学中一个重要概念，它涉及到根据观察数据来判断某个关于总体参数或事件概率的命题是否为真。这个过程通常用于科学研究、经济分析以及决策制定等领域。通过假设检验，我们可以确定某个理论或模型是否与现实世界相符，或者一个新发现是否有统计意义。
假设的建立
在进行假设检验之前，我们首先需要明确两个关键的假设：原假设（也称为零假说）和备择假说。原假设代表了我们不愿意放弃的一个理论，即所谓的“默认”情况，而备择假说则是我们希望通过数据支持的一个替代情况。如果原始数据与原假说的预测一致，那么我们就不能拒绝原仮設；反之，如果原始数据偏离了原仮設的預測，就有理由拒絕它，以支持备择仮說。
统计测试及其选择
为了进行有效的结论推断，我们需要选择合适的统计测试。这取决于研究问题、样本大小、变量类型以及其他因素。在不同的情况下，可能会使用t-test、一元logistic回归、二元logistic回归、中位数测试等不同类型的心理学和社会科学常用的一般化线性模型，如多重比较、方差分析（ANOVA）、相关性分析等。此外，还有一些专门设计来处理特定情境的问题，比如卡方檢驗，用於验证兩個分類變數間相關性的存在。
p值与置信水平
在实际应用中，p值是一个非常重要的指标，它衡量的是从观察到的结果出发，得出相同或更极端结果发生概率小于指定置信水平alpha的情况。这意味着当p值低于α时，可以认为观测到的差异不是偶然发生，而是具有统计显著性。在做出结论时，我们还要考虑到错误率，即α级别，这表示即使真实上没有差异，也允许错误地拒绝原则，这种风险被称作第一类错误。而第二类错误，则是在存在差异但未能检测出来的情况。
结果解释与应用
最后，在完成所有必要步骤后，如果我们的计算显示出p值小于所选定的置信水平 alpha，则我们可以宣布发现显著效应，并且这表明我们的研究提供了一些证据支持备择陈述。但如果结果显示大于alpha，那么无法确认任何效应，并且应该继续搜集更多信息以增强证据力度。无论如何，每次实验结束都应该对所有操作记录详细说明，以及评估潜在影响因素，以便其他人能够理解并复制这些工作，从而提高整个科研领域知识库质量。