2•简述假设检验的基本步骤。

本题考查假设检验的基本步骤相关知识。解题思路是按照假设检验的标准流程，依次明确每一个关键步骤及其作用。

1. 建立假设，确定检验水准：
   • 建立假设是假设检验的基础。通常会设立原假设 $H_0$ 和备择假设 $H_1$。原假设一般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，在比较两种药物的疗效时，原假设可能是两种药物的疗效相同，即 $H_0:\mu_1 = \mu_2$；备择假设可能是两种药物的疗效不同，即 $H_1:\mu_1\neq\mu_2$ 。
   • 检验水准 $\alpha$ 是预先设定的允许犯Ⅰ型错误的概率，一般取 $\alpha = 0.05$ 或 $\alpha=0.01$ 等。它决定了我们在判断结果时的严格程度。
2. 选择合适的检验方法，计算相应的检验统计量：
   • 根据研究目的、数据类型、样本量等因素选择合适的检验方法。常见的检验方法有 $t$ 检验、$z$ 检验、$\chi^2$ 检验等。例如，当样本量较小且总体标准差未知，比较两组定量资料的均值时，通常选择 $t$ 检验；当样本量较大（一般 $n\geq30$）或总体标准差已知时，可选择 $z$ 检验；对于分类资料，常使用 $\chi^2$ 检验。
   • 选定检验方法后，根据样本数据计算相应的检验统计量。以单样本 $t$ 检验为例，检验统计量 $t$ 的计算公式为 $t=\frac{\bar{X}-\mu_0}{S/\sqrt{n}}$ ，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。
3. 确定 $P$ 值：
   • $P$ 值是在原假设 $H_0$ 成立的条件下，出现当前样本统计量以及更极端情况的概率。通过查阅相应的统计分布表（如 $t$ 分布表、$z$ 分布表、$\chi^2$ 分布表等）或使用统计软件来确定 $P$ 值。例如，对于 $t$ 检验，根据计算得到的 $t$ 值和自由度，在 $t$ 分布表中查找对应的 $P$ 值。
4. 作出结论：
   • 将 $P$ 值与检验水准 $\alpha$ 进行比较。如果 $P\leq\alpha$ ，则拒绝原假设 $H_0$ ，接受备择假设 $H_1$ ，认为差异有统计学意义；如果 $P > \alpha$ ，则不拒绝原假设 $H_0$ ，认为差异无统计学意义。