1樓：恬溪宸境
提出假設：在假設檢驗中通常會提出兩個命題，分別為h0和h1命題。h0是我們希望被推翻的命題，h1是我們希望被證實的命題。
確定適當的統計量：當樣本瞎知數量大於30用z檢驗；當樣本數量小於30 ，近似服從正太分佈且總體方差已知用z檢驗；同樣當樣本量小於30，近似服從正太分佈且總體方差未知用t檢驗；但如果樣本量小於30，不服從近似正態譁枯分佈，則不能用z檢驗或者t檢驗。
顯著性水平：它是指h0命題為真，拒絕h0的概率。其實它代表小概率事件發生的概率。通常顯著性水平用α表示，α可以取或者，它表示接受原假設正確性概率為95%或99%。
計算檢驗統計量：帶公式計算出p值，p值是指在h0為真時，當前觀測樣本發生更加極端的概率。通俗的說如果p值很小，說明是小概率事件，在h0假設為真時亂神洞盡然出現了小概率事件，要拒絕h0，反之則接受。
當然這裡我們可能經常犯統計學中兩種錯誤：
第一類錯誤(棄真)：當h0為真時，我們拒絕了h0，發生的概率為α
第二類錯誤(取偽)：當h0為假時，我們卻接受了h0，發生的概率為β
2樓：網友
假設檢驗（hypothesis testing），又稱統計假設檢驗，也叫顯著性檢驗，是用來判斷樣本與樣本、樣轎舉本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質差異造成的統計推斷方法。
顯著性檢驗是假設檢驗中最常見的一種方法，也是一種最基本的統計推閉茄碧斷形式。
其基本原理是：先對總體的特徵做出某種假設，然後通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受做出推斷。
對總體特徵做某種假設，納老然後通過樣本研究統計推理，最終對此假設做出接受或者拒絕的判斷，常見的假設檢驗有：z檢驗、t檢驗、f檢驗、卡方檢驗。
最常用的假設檢驗方法有u檢驗、t檢驗：
u檢驗：當樣本量較大時（一般指樣本量大於30），使用u檢驗。
t檢驗：當樣本量較小時（一般指樣本量小於30），使用t檢驗。
假設檢驗在ab實驗中最為常見。
而網際網絡使用最多的是u檢驗，因為樣本量大於30這個條件非常容易滿足。
3樓：網友
假設檢驗一般分為五個步驟：
建立假設：包括：h0,稱無效假設；h1:稱備擇假設；
確定檢驗水準：檢驗水準用α表示，α一般取喚歲；
計算檢驗統計量：根據不同的檢驗方法，使用特定的公式計算；
確桐森定p值：通過統計量及相應的界值表來確定和輪睜p值；
推斷結論：如p＞α,則接受h0,差別無統計學意義；如p≤α,則拒絕h0,差別有統計學意義。
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