假设检验的第一步是:A. 收集数据B. 选择合适的统计量C. 提出假设并设定显著性水平D. 计算检验统计量值

假设检验是统计学中用于推断总体参数是否等于某个特定值的重要方法。其核心步骤包括提出假设、设定显著性水平、收集数据、计算检验统计量等。第一步的关键在于明确研究问题并建立假设框架，即确定原假设和备择假设，并预先设定显著性水平（如常见的$\alpha=0.05$）。这一步为后续分析提供了理论基础和判断标准。

假设检验的标准流程如下：

1. 提出假设并设定显著性水平（对应选项C）：

   • 原假设（$H_0$）：研究者希望检验的假设，通常表示“无差异”或“无关联”。
   • 备择假设（$H_1$）：与原假设对立的假设，代表研究者希望支持的结论。
   • 显著性水平（$\alpha$）：预先设定的检验标准，用于控制拒绝原假设的风险（如5%）。
     此步骤必须优先完成，因为后续的数据收集和统计量选择均依赖于这些假设和标准。

2. 收集数据（选项A）：根据假设设计实验或调查，获取样本数据。

3. 选择合适的统计量（选项B）：根据假设类型（如均值、比例）和数据特征（如正态性）选择检验方法（如$t$检验、$\chi^2$检验）。

4. 计算检验统计量值（选项D）：通过公式计算统计量，如$z=\frac{\bar{x}-\mu_0}{\sigma/\sqrt{n}}$。

关键结论：假设检验的第一步是提出假设并设定显著性水平，而非直接收集数据或选择统计量。