如何使用统计工具测试研究假设？

统计假设检验使用数学程序来确定样本数据是否提供了足够的证据以拒绝预先设定的原假设（H₀），以支持替代假设（H₁）。这是一种可行且基本的方法论，用于量化反对无效假设或无差异假设的证据。 核心原则是在数据收集之前明确指定H₀和H₁。选择合适的统计工具（例如，t检验、方差分析、卡方检验、线性回归）关键取决于研究问题、数据类型（连续型、分类），分布假设以及样本设计。先前定义显著性水平（α，例如，0.05）控制第一类错误风险，并验证检验假设（如正态性、独立性、方差齐性）是获得有效结果的必要条件。得到的p值表示如果H₀为真，观察到收集数据（或更极端数据）的概率。 实施需要一系列步骤：制定H₀和H₁，根据数据特征选择正确的检验，设定α，确认假设满足，以统计软件（例如，SPSS、R、Python）执行检验，并解释结果（例如，如果p值 ≤ α，拒绝H₀）。这一结构化方法跨学科应用，提供支持或反驳研究主张的客观证据，增强科学严谨性。主要结果，p值和置信区间，量化证据的强度和观察到的效应的大小。