‌假设检验是一种统计推断方法，用于判断样本数据是否支持某个假设，其核心步骤包括：提出假设、选择检验方法、计算统计量并决策、得出结论。‌

1. ‌提出假设‌
   首先明确原假设（H₀）和备择假设（H₁）。原假设通常表示“无效应”或“无差异”，而备择假设则代表研究者希望验证的结论。例如，在药物试验中，H₀可能是“新药无效”，H₁则是“新药有效”。

2. ‌选择检验方法‌
   根据数据类型（如连续型、分类型）和研究问题选择合适的检验方法，如t检验（比较均值）、卡方检验（检验独立性）或ANOVA（多组比较）。同时确定显著性水平（α，通常为0.05）。

3. ‌计算统计量并决策‌
   基于样本数据计算检验统计量（如t值、z值），并与临界值或p值比较。若p值小于α，则拒绝H₀；否则无法拒绝。例如，p=0.03（<0.05）时，认为结果显著。

4. ‌得出结论‌
   根据统计决策解释实际意义。例如，拒绝H₀可能意味着新药效果显著，但需注意结论仅针对当前数据，不能直接推广到总体。

假设检验通过系统化的步骤减少主观偏差，但需谨慎选择方法和解读结果，避免误用统计显著性代替实际意义。