​​假设检验的三个核心步骤是：提出假设、计算检验统计量、做出统计决策。​​ 这一统计推断方法通过样本数据判断总体差异是否显著，广泛应用于科学研究、质量控制和商业分析等领域。其核心逻辑基于“小概率反证法”，即若观察结果在原假设成立时极不可能发生，则拒绝原假设。

1. ​​提出假设​​
   假设检验始于明确的原假设（$H_0$）和备择假设（$H_1$）。原假设通常设定为“无差异”或“无效应”，例如“某工艺改进未影响产品合格率”；备择假设则对立，如“合格率显著提升”。两者需互斥且覆盖所有可能性，确保检验的严谨性。

2. ​​计算检验统计量​​
   根据数据类型和分布选择适当的统计量（如$t$值、$Z$值或卡方值），利用样本数据计算其观测值。例如，比较两组均值差异时，若总体方差已知且样本量大，采用$Z$检验；若方差未知且小样本，则使用$t$检验。统计量量化了数据与原假设的偏离程度。

3. ​​做出统计决策​​
   通过比较统计量观测值与临界值（或直接计算$p$值）得出结论。若$p$值小于预设显著性水平（如0.05），表明小概率事件发生，拒绝$H_0$；反之则保留原假设。决策需结合业务场景，例如医学研究中更严格的$\alpha$（如0.01）可降低误判风险。

掌握假设检验的三步框架，能高效验证数据猜想，但需注意​​样本代表性、检验方法适用性​​以及结果的实际意义。合理应用这一工具，可提升数据分析的科学性与决策可靠性。