統計學中假設檢驗的基本步驟：
1.建立假設，確定檢驗水準α
假設有零假設（H0）和備擇假設（H1）兩個，零假設又叫作無效假設或檢驗假設。H0和H1的關係是互相對立的，如果拒絕H0，就要接受H1，根據備擇假設不同，假設檢驗有單、雙側檢驗兩種。
檢驗水準用α表示，通常取0.05或0.10，檢驗水準說明了該檢驗犯第一類錯誤的機率。
2.根據研究目的和設計型別選擇適合的檢驗方法
這裡的檢驗方法，是指引數檢驗方法，有u檢驗、t檢驗和方差分析三種，對應於不同的檢驗公式。對雙樣本資料，要注意區分成組設計和配對設計的資料型別。如果資料裡有"配成對子"字樣，或者是對同一物件用兩種方法來處理，一般就可以判定是配對設計資料。
3.確定P值並作出統計結論
u檢驗得到的是u統計量或稱u值，t檢驗得到的是t統計量或稱t值。方差分析得到的是F統計量或稱F值。將求得的統計量絕對值與界值相比，可以確定P值。
當α＝0.05時，u值要和u界值1.96相比較，確定P值。如果u＜1.96，則P＞0.05.反之，如u＞1.96，則P＜0.05.t值要和某自由度的t界值相比較，確定P值。如果t值＜t界值，故P＞0.05.反之，如t＞t界值，則P＜0.05。
相同自由度的情況下，單側檢驗的t界值要小於雙側檢驗的t界值，因此有可能出現算得的t值大於單側t界值，而小於雙側t界值的情況，即單側檢驗顯著，雙側檢驗未必就顯著，反之，雙側檢驗顯著，單側檢驗必然會顯著。即單側檢驗更容易出現陽性結論。
當P＞0.05時，接受零假設，認為差異無統計學意義，或者說二者不存在質的區別。當P＜0.05時，拒絕零假設，接受備擇假設，認為差異有統計學意義，也可以理解為二者存在質的區別。但即使檢驗結果是P＜0.01甚至P＜0.001，都不說明差異相差很大，只表示更有把握認為二者存在差異。
統計學中假設檢驗的基本步驟：
1.建立假設，確定檢驗水準α
假設有零假設（H0）和備擇假設（H1）兩個，零假設又叫作無效假設或檢驗假設。H0和H1的關係是互相對立的，如果拒絕H0，就要接受H1，根據備擇假設不同，假設檢驗有單、雙側檢驗兩種。
檢驗水準用α表示，通常取0.05或0.10，檢驗水準說明了該檢驗犯第一類錯誤的機率。
2.根據研究目的和設計型別選擇適合的檢驗方法
這裡的檢驗方法，是指引數檢驗方法，有u檢驗、t檢驗和方差分析三種，對應於不同的檢驗公式。對雙樣本資料，要注意區分成組設計和配對設計的資料型別。如果資料裡有"配成對子"字樣，或者是對同一物件用兩種方法來處理，一般就可以判定是配對設計資料。
3.確定P值並作出統計結論
u檢驗得到的是u統計量或稱u值，t檢驗得到的是t統計量或稱t值。方差分析得到的是F統計量或稱F值。將求得的統計量絕對值與界值相比，可以確定P值。
當α＝0.05時，u值要和u界值1.96相比較，確定P值。如果u＜1.96，則P＞0.05.反之，如u＞1.96，則P＜0.05.t值要和某自由度的t界值相比較，確定P值。如果t值＜t界值，故P＞0.05.反之，如t＞t界值，則P＜0.05。
相同自由度的情況下，單側檢驗的t界值要小於雙側檢驗的t界值，因此有可能出現算得的t值大於單側t界值，而小於雙側t界值的情況，即單側檢驗顯著，雙側檢驗未必就顯著，反之，雙側檢驗顯著，單側檢驗必然會顯著。即單側檢驗更容易出現陽性結論。
當P＞0.05時，接受零假設，認為差異無統計學意義，或者說二者不存在質的區別。當P＜0.05時，拒絕零假設，接受備擇假設，認為差異有統計學意義，也可以理解為二者存在質的區別。但即使檢驗結果是P＜0.01甚至P＜0.001，都不說明差異相差很大，只表示更有把握認為二者存在差異。