假设检验是生物统计学中的一个关键过程，使研究人员能够根据样本数据得出有关人群的结论。在本文中，我们将深入研究假设检验所涉及的步骤，提供与假设检验和生物统计学兼容的真实且有吸引力的解释。
1. 制定原假设和备择假设
假设检验的第一步是制定原假设 (Ho) 和备择假设 (Ha)。原假设通常代表现状或没有影响，而备择假设则提出一些差异或影响。
2. 选择显着性水平
研究人员必须选择一个显着性水平（α），代表当原假设为真时拒绝原假设的概率。常见的显着性水平包括 0.05 或 0.01，分别表示出现 I 类错误的可能性为 5% 或 1%。
3. 收集数据并计算检验统计量
接下来，研究人员收集样本数据并计算检验统计量，例如 t 统计量、z 统计量或卡方统计量，具体取决于数据类型和所测试的假设。
4. 确定关键区域
根据显着性水平和所选的检验统计量，研究人员建立临界区域，该区域表示如果观察到该值，将导致拒绝原假设的值范围。
5. 计算 P 值
P 值是假设原假设为真，获得至少与根据样本数据计算得出的检验统计量一样极端的检验统计量的概率。P 值越小，表明反对原假设的证据越有力。
6. 做出决定
计算 P 值后，研究人员将其与显着性水平进行比较。如果 P 值小于显着性水平，则拒绝原假设并支持备择假设。否则，不拒绝原假设。
7. 得出结论
最后，研究人员解释结果的统计显着性，并考虑研究结果在生物统计学背景下的实际意义，得出有关研究假设的结论。
了解这些步骤对于在生物统计学中进行假设检验至关重要，确保从样本数据中得出的结论基于严格的统计分析并适用于更大的人群。