假设检验是什么以及如何在研究中应用？

假设检验是一种正式的统计程序，用于使用样本数据评估关于总体参数的声明，确定证据是否支持特定的研究假设。它为基于经验证据进行推理和得出结论提供了一个结构化的框架。 该过程涉及制定一个零假设 (H₀)，表示没有效应或现状，以及一个备选假设 (H₁)，表示研究者的声明。设定显著性水平 (α，通常为0.05) 来定义拒绝H₀的概率门槛。从样本数据中计算的检验统计量与临界值进行比较，或用于计算p值；p值代表如果H₀为真，观察到样本数据或更极端数据的概率。如果p值小于α，则拒绝H₀，支持H₁，表明对研究假设存在统计学显著证据。必须验证关键假设，例如数据分布和独立性。 假设检验在科学研究中是评估理论和干预的基础。应用包括评估药物在医学中的有效性，检查社会科学中的政策影响，验证工程公差以及验证经济模型。它量化证据的强度，支持客观决策，并通过系统性地质疑基于收集数据的提出的关系或效应来推动知识的进步。