1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。[1-2]教学中的做法:1.根据实际情况提出原假设和备择假设；2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；3.根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；4.选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。
2、例子：原来的冷拉钢筋生产线上的钢筋平均抗拉强度为2000kg，标准差为300kg。经过调整参数后，希望钢筋平均抗拉强度能有所提高。项目团队实施改进后抽取了25根钢筋，测得钢筋平均抗拉强度为2150kg。问：能否断言，钢筋平均抗拉强度确有所提高？
