假设检验的步骤通常包括以下几点：
建立假设
提出 原假设（H₀）：通常表示没有效应或没有差异。
提出 备择假设（H₁）：与原假设对立的观点，表示存在某种效应或差异。
选择检验统计量
根据样本数据和研究问题选择合适的检验统计量。
常用的检验统计量有t统计量、z统计量、卡方统计量等。
确定显著性水平（α）
设定一个预先确定的概率值，用于判断是否拒绝原假设。
常见的显著性水平有0.05、0.01等。
计算检验统计量
使用样本数据计算出检验统计量的值。
确定临界值和拒绝域
根据显著性水平和检验统计量的分布，通过统计表找出临界值。
确定拒绝域，即检验统计量值落在该区域的条件下，我们拒绝原假设。
做出推断结论
将计算出的检验统计量值与临界值进行比较。
如果检验统计量的绝对值大于临界值，则拒绝原假设，接受备择假设。
如果检验统计量的绝对值小于或等于临界值，则不拒绝原假设。
进行假设检验时，需要注意选择合适的检验方法、控制实验误差、确保样本的代表性和数据的准确性，以保证检验结果的可靠性和准确性