​​假设检验是统计学中通过样本数据推断总体特征的核心方法，其核心步骤包括提出假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算统计量值并做出决策。​​ 关键在于​​小概率反证法思想​​——若原假设成立时观测结果概率极低，则拒绝原假设。以下是具体步骤解析：

1. ​​提出假设​​
   明确原假设（$H_0$，如“两组数据无差异”）和备择假设（$H_1$，如“两组数据存在差异”）。原假设通常为希望被推翻的保守陈述，而备择假设代表研究目标。

2. ​​选择检验方法​​
   根据数据类型（如连续变量、分类变量）和分布特征（如正态分布）选择检验统计量。例如：

   • ​​$Z$检验​​：已知总体方差时比较均值
   • ​​$t$检验​​：小样本或方差未知时的均值比较
   • ​​卡方检验​​（${\chi }^2$）：检验分类变量独立性

3. ​​设定显著性水平​​
   通常取$\alpha =0.05$或$0.01$，表示允许犯第一类错误（错误拒绝$H_0$）的最大概率。$\alpha$越小，结论越保守。

4. ​​计算统计量与$p$值​​
   通过样本数据计算检验统计量（如$t$值），并得到$p$值——在原假设成立时出现当前结果或更极端结果的概率。若$p\le \alpha$，则拒绝$H_0$。

5. ​​结论与解释​​
   结合统计量和临界值（或$p$值）判断是否拒绝$H_0$。例如，$t$检验中若统计量绝对值超过临界值，表明差异显著。

​​提示​​：实际应用中需注意检验前提（如数据正态性）、单侧/双侧检验的选择，以及避免过度依赖$p$值而忽略效应量等实际问题。假设检验是科学决策的工具，但需结合专业背景与数据质量综合评估。