如何在定量研究中设计假设检验？

假设检验是一种统计方法，旨在通过样本数据客观地评估关于总体参数的推测。它系统地评估支持或反对特定预测的证据。 设计稳健的假设检验需要在前期定义清晰、可检验的原假设 (H₀) 和备择假设 (H₁)。研究人员必须选择与数据类型、分布假设和研究问题相符的适当统计检验（例如 t 检验、卡方检验、方差分析）。确定显著性水平 (α，通常为 0.05)，选择单尾检验或双尾检验，以及计算足够的样本量以确保充足的统计效能，这些都是必要的前提条件。必须验证所选检验的基本假设，以确保结果的可靠性。 关键的实施步骤始于精准地构建 H₀ 和 H₁。接下来，收集满足检验假设的数据并计算相关的检验统计量。根据 α 确定临界区或 p 值。如果检验统计量落在临界区内或 p 值小于 α，则拒绝 H₀，支持 H₁；否则，不拒绝 H₀。结果需谨慎解读，并考虑效应大小和置信区间以判断实际显著性。