假设检验的基本步骤不包括A. 建立假设B. 选择检验统计量C. 检验方法D. 计算区间值E. 根据P值做出统计推断

本题考查假设检验的基本步骤相关知识点。解题思路是明确假设检验的完整流程，然后将各个选项与该流程进行逐一对比，判断其是否属于假设检验的基本步骤。

假设检验的基本步骤如下：

1. 建立假设：
   • 首先要明确原假设 $H_0$ 和备择假设 $H_1$。原假设通常是研究者想要推翻的假设，备择假设则是研究者希望支持的假设。例如，在检验某种药物是否有效时，原假设 $H_0$ 可能是“药物无效”，备择假设 $H_1$ 是“药物有效”。所以选项 A 属于假设检验的基本步骤。
2. 选择检验统计量：
   • 根据研究问题的性质、数据类型以及样本情况等，选择合适的检验统计量。不同的检验问题会使用不同的检验统计量，如 $t$ 检验、$z$ 检验、$\chi^2$ 检验等。例如，当总体方差未知且样本量较小时，常使用 $t$ 检验统计量 $t=\frac{\bar{X}-\mu_0}{S/\sqrt{n}}$，其中 $\bar{X}$ 是样本均值，$\mu_0$ 是原假设中的总体均值，$S$ 是样本标准差，$n$ 是样本量。所以选项 B 属于假设检验的基本步骤。
3. 确定检验方法：
   • 确定是单侧检验还是双侧检验等具体的检验方法。单侧检验是指只考虑总体参数在某一方向上的差异，双侧检验则考虑总体参数在两个方向上的差异。例如，在检验药物是否能提高患者的某项指标时，如果只关心药物是否能提高该指标，就使用单侧检验；如果关心药物是否能改变该指标（可能提高也可能降低），则使用双侧检验。所以选项 C 属于假设检验的基本步骤。
4. 计算 $P$ 值并做出统计推断：
   • 根据所选的检验统计量和检验方法，计算出 $P$ 值。$P$ 值是在原假设成立的条件下，得到当前样本数据或更极端数据的概率。然后将 $P$ 值与预先设定的显著性水平 $\alpha$（通常取 0.05）进行比较。如果 $P\leq\alpha$，则拒绝原假设；如果 $P > \alpha$，则不拒绝原假设。所以选项 E 属于假设检验的基本步骤。

而计算区间值通常是在参数估计中进行的，如置信区间的计算，它与假设检验的基本步骤并无直接关联。所以选项 D 不属于假设检验的基本步骤。