进行假设检验的步骤可分为以下五个核心环节，确保研究过程科学严谨：

1. 建立假设

   • 原假设（H0） ：通常为“无差异”或“无效应”的默认假设，需通过数据验证其合理性。

   • 备择假设（H1） ：与原假设对立，提出“存在差异”或“有效果”的假设，用于在原假设被拒绝时替代。

2. 确定检验水准（α）

   • 选择显著性水平（如0.05或0.01），表示拒绝原假设时允许的最大犯第一类错误概率。

3. 选择检验统计量

   • 根据数据类型（如t检验、χ²检验等）和样本特征，选择合适的统计量以评估假设。

4. 计算检验统计量

   • 基于样本数据，运用选定的统计量公式计算观察值，用于后续决策。

5. 推断结论

   • 将计算结果与临界值或P值比较：

     • 若P≤α，则拒绝原假设，接受备择假设；

     • 若P>α，则不拒绝原假设，认为差异无统计学意义。

注意事项 ：不同领域（如建筑工程、教育研究）可能对假设的具体内容有所调整，但核心步骤保持一致。