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• 定义：用样本数据来评价有关总体的某一假设的可置信性的推论程序。以样本为依据，对总体作出判断
• 可置信性：在多大程度上可以相信这个假设是正确的
• 程度的判断基于样本均值的概率分布
• 研究设计的两种结果：
  1. 研究假设：样本均值与总体均值间有显著差异
  2. 虚无假设：样本均值与总体均值间无显著差异
• 显著性水平（α）：在检验过程中，我们假设虚无假设是真实的，同时计算出观测到的差异完全是由随机误差所致的概率，称为观测概率p。若p≤α，则拒绝虚无假设；如果p>α，则不能拒绝虚无假设

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1. 陈述假设：虚无假设与研究假设
2. 设定决策标准：找出z分数界定的临界区域
3. 收集数据，计算样本统计量
4. 做出决策：如果得出的z分数落在拒绝区域中，就拒绝H0