‌参数假设检验是通过样本数据推断总体参数的科学方法，核心步骤包括：建立假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算p值并做出决策。‌ 其关键在于‌用概率反证法验证原假设的合理性‌，‌通过拒绝域或p值与α的对比得出统计结论‌，广泛应用于医学、经济、工程等领域的量化分析。

‌1. 建立对立假设‌

• ‌原假设（H₀）‌：默认成立的保守假设（如"两组均值无差异"），检验目标通常是推翻它。
• ‌备择假设（H₁）‌：研究者希望证实的对立假设（如"均值存在显著差异"），需明确方向性（单侧/双侧检验）。

‌2. 选定检验统计量‌

• 根据数据类型（均值/比例/方差）和分布特征（正态/t分布等）选择统计量，例如：
  • ‌Z检验‌：大样本均值检验（σ已知）
  • ‌t检验‌：小样本均值检验（σ未知）
  • ‌卡方检验‌：分类变量独立性检验

‌3. 设定显著性水平α‌

• 通常取α=0.05，表示‌允许5%的误拒H₀风险‌。α越小，结论越保守，但可能漏检真实差异。

‌4. 计算p值与决策‌

• ‌p值＜α‌：拒绝H₀，认为结果具有统计显著性。
• ‌p值≥α‌：不拒绝H₀，但‌不意味着H₀绝对成立‌，可能因样本量不足导致。

‌提示‌：检验前需验证数据独立性、正态性等前提条件，避免误用方法。报告结果时应同时给出‌p值、效应量及置信区间‌，全面反映统计意义与实际意义。