统计假设检验的基本步骤包括()。A建立假设。包括无效假设HO和备择假设HA；B确定显著水平α。常用a=0.05和0.01;C从无效假设H0出发,构造适宜统计量,计算其值;D查表,比较样本统计量值与临界值大小,根据小概率原理做出统计推断。

统计假设检验的基本步骤是统计学中的核心内容，主要考查学生对假设检验流程的掌握。解题关键在于理解每个步骤的逻辑顺序和作用：

1. 建立假设（A）：明确研究的零假设（H₀）和备择假设（H₁），这是假设检验的起点。
2. 确定显著性水平α（B）：决定检验的严格程度（如α=0.05或0.01），影响后续临界值的选取。
3. 构造统计量并计算（C）：基于H₀计算检验统计量（如t值、Z值），是推断的基础。
4. 比较与决策（D）：通过临界值或p值判断统计量是否落在拒绝域，最终决定是否拒绝H₀。

选项分析

A. 建立假设

假设检验的第一步是设定零假设（H₀）和备择假设（H₁）。H₀代表“无差异”或“无关联”，H₁则与之对立。例如，检验新药是否有效时，H₀为“药物无效”，H₁为“药物有效”。

B. 确定显著性水平α

α表示拒绝H₀的临界概率，常用0.05或0.01。α越小，拒绝H₀的证据要求越强，避免假阳性错误。

C. 构造统计量并计算

在H₀成立的前提下，选择合适的统计量（如t检验、卡方检验），通过样本数据计算其具体值。例如，计算样本均值与总体均值的Z值。

D. 比较与决策

将统计量值与临界值（由α和统计量类型确定）比较：

• 若统计量值超过临界值（或p值 < α），则拒绝H₀，支持H₁。
• 否则保留H₀，认为数据不足以支持H₁。