确定研究问题与假设
在进行任何统计分析之前，首先需要明确研究的问题和目的。这个问题应该是可以量化的，以便通过数据来回答。在确定问题之后，根据研究目的设立两个相互对立的假设：原假设（通常表示为H0）和备择假设（通常表示为H1）。原假设是一个中性或无效情况，而备择假设则是一种更有趣、更重要的情况。
选择适当的统计方法
一旦确定了原假设和备择假设，就要选择一个合适的统计测试来检验这些假说。不同的研究问题可能需要使用不同的测试，如t-test、ANOVA、回归分析等。选择正确的测试不仅取决于数据类型，还取决于变量之间关系以及设计实验时所遵循的一系列规定。
收集并处理数据
收集到原始数据后，需要进行初步检查以确保它们符合进行统计分析所需条件，比如缺失值是否少，异常值是否存在，并且数据是否遵守某些分布律（如正态分布）。如果必要，可以对数据进行转换或处理以满足特定的模型要求。这一步对于整个检验过程至关重要，因为任何错误都可能导致结果失真。
进行样本估计与计算临界值
在准备好用于分析的大样本子集中，将原始数值转化为可供比较和计算的形式，这包括均值、中位数、标准差等。如果使用的是独立同分配随机样本，则可以用这些参数来构建置信区间或者计算单边/双边p-Value。此外，对于不同类型的问题，还需要计算出相关临界点，它们定义了我们认为有足够证据支持拒绝原猜测或接受它的时候会看到什么样的结果。
做出结论并解释结果
最终，当所有必要的步骤完成后，我们将获得一个p-Value或者置信区间。根据预先决定的一个显著性水平α，如果p-Value小于α，那么我们就拒绝原猜测；如果大于α，则不能拒绝原猜测，即接受它。但是，无论哪种情况，都应谨慎地考虑观察到的效果是否具有实际意义，以及潜在偏差因素如何影响结论。此外，对未观察到的群体而言，我们还需讨论抽样误差带来的限制。
实施进一步探索与验证
即使经过严格检验得出了结论，但这并不意味着我们的工作已经结束。在很多情况下，我们希望进一步探究现象背后的原因，或是试图减少由于抽样误差造成的一些模糊性。而这一过程也许涉及到新的调查问卷设计、新实验安排甚至其他领域知识融合，以期获得更加深入理解。在此基础上还可能重新评估最初建立的情景及其前提，从而加强整体理论框架，使其更加稳健和广泛应用。