假设检验是生物统计学中的一项重要技术，它使研究人员能够根据样本数据得出有关人群的结论。它涉及一系列明确的步骤，帮助研究人员评估假设的有效性并做出明智的决策。在生物统计学的背景下，假设检验用于对生物和医学现象进行推断，确保研究结果可靠并准确反映自然世界的现实。
1. 提出假设
假设检验的第一步是明确定义原假设和备择假设。原假设 (H0) 代表现状或不存在影响，而备择假设 (H1) 则表明存在特定影响或差异。在生物统计学中，这些假设通常与治疗、干预或生物因素对人群的影响有关。
2. 选择统计检验
提出假设后，研究人员必须根据研究问题的性质和所分析的数据类型选择适当的统计检验。生物统计学家可以使用各种测试，包括 t 检验、方差分析、卡方检验和回归分析等。统计检验的选择取决于数据是连续的还是分类的、比较组的数量以及具体的研究目标。
3. 收集和准备数据
一旦选择了统计检验，研究人员就开始从所研究人群的代表性样本中收集数据。在生物统计学中，数据收集方法根据研究背景而有所不同，可能包括调查、临床试验、实验室实验或观察性研究。必须确保收集的数据有效、可靠并准确反映目标人群的特征。
4. 进行统计检验
有了手头的数据，生物统计学家就可以进行选定的统计检验，将观察到的样本结果与原假设下的预期结果进行比较。此步骤涉及计算检验统计量并确定相关的概率值（p 值）。p 值表示假设原假设为真，获得与观察到的结果一样极端的结果的概率。
5. 得出结论
进行统计测试后，研究人员在假设的背景下解释结果。如果 p 值小于预定义的显着性水平（通常表示为 (alpha)），则拒绝原假设并支持备择假设。这表明观察到的效果具有统计显着性，不太可能是偶然的。或者，如果 p 值大于 (alpha")，则不会拒绝原假设，表明没有足够的证据支持备择假设。
6. 解释和报告调查结果
最后，生物统计学家根据研究问题和更广泛的科学背景来解释研究结果。他们报告从假设检验中得出的结论，包括效应大小、置信区间以及研究中的任何潜在限制或偏差。透明的报告确保研究结果有助于生物统计学知识体系并为未来的研究和临床实践提供信息。