评估统计显著性的第一步是确定你想回答的问题，并提出你的假设。这个假设涉及到你的实验数据和人群中可能出现的差异。对于任何实验而言，必须既有零假设，又有备择假设。一般来说，你会比较两个组，看它们是否相同。  零假设H0通常表示两个数据集之间没有差异。例如：课前预习教材的学生期末成绩不会更好。 而备择假设Ha与零假设相反，它是你试图用实验数据支持的命题。例如：课前预习教材的学生期末成绩会更好。 显著性水平也被称为α，它是你为了确定显著性而设置的阈值。如果你的p值小于等于设定的显著性水平，数据就被认为具有统计显著性。  一般来说，显著性水平α通常被设置成0.05，换而言之，在你的数据中偶尔观察到差异的概率仅为5%。 置信水平越高时，p值越小，结果也越显著。 如果你想让自己的数据具有较高的置信水平，可以把p值设到0.01以下。在制造业中，检查产品缺陷通常会用到较小的p值。因为每个零部件都必须达到很高的置信水平，使之能够按照预期发挥作用。 对于假设驱动型实验，0.05的显著性水平是可以接受的。 t检验的适用条件之一是你的数据呈正态分布。正态分布的数据会形成钟形曲线，大部分样本位于中间。t检验是一种数学检验，可以确定你的数据在曲线“尾部”是否落在正态分部以外，是在曲线以上还是以下。  单侧检验比双侧检验更强大，因为它在一个方向检验关系的潜力，比如控制组以上，而双侧检验在两个方向检关系的潜力，比如控制组以上或以下。  如果你不确定自己的数据是在控制组以上还是以下，那就使用双侧检验。这样你就能检验任一方向的显著性。 如果你知道数据会朝哪个方向发展，请使用单侧检验。在前文给出的例子中，你预计学生的成绩会提高，所以你可以用单侧检验。 检验功效指的是在特定的样本量下，观察到预期结果的概率。功效或β的常见阈值是80%。缺乏一些初步数据时，功效分析可能有点棘手，因为你需要一些关于每组之间平均值及其标准方差的信息。你可以使用网上的功效分析计算器，来确定自己数据的最佳样本量。  开展大型、全面的研究时，研究人员通常会做一个小型的先导型研究，以获得功效分析所需的信息，并确定其样本量。 如果没有办法做复杂的先导型研究，你可以阅读文献和其他人做过的研究，据此来估计可能的平均值。在确定样本量时，这是一个很好的着手点。
定义假设。 设置显著性水平，以确定数据被视为显著时所需的异常程度。 确定使用单侧检验还是双侧检验。 使用功效分析来确定样本量。
定义假设。 设置显著性水平，以确定数据被视为显著时所需的异常程度。 确定使用单侧检验还是双侧检验。 使用功效分析来确定样本量。