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第二个假设叫做假说，也叫H2。假设这两个群体之间存在显著差异。
之后，我们可以构建一个与此相关的统计。如果统计量非常大(即已经超过某个临界值)，我们可以认为这种差异不仅仅是采样误差造成的，因此可以拒绝原假设，认为两个总体之间存在显著差异。
值得注意的是，假设检验是一种“小概率反证”的思想。即在原假设前提下，一个小概率事件不太可能在一次测试中发生。如果发生，原假设被认为无效。
这里，小概率事件的阈值
我们称之为检验等级，我们通常采用
，即发生概率小于0.05的事件称为小概率事件。相反，假设检验中不排斥原假设，并不意味着完全接受原假设。只是说明样本数据的“证据”不足，暂时不排斥原假设。
；
2.选择假设检验方法并计算检验统计量
根据研究分析的目的和数据类型，确定试验方法。常用的检验方法有Z检验、T检验、卡方检验等。
在这种情况下，我们属于单样本检验，我们知道总体的均值和方差，所以可以经常使用Z检验。在原假设的前提下，可以采用以下z统计量:
另外，在某些情况下，因为不知道总体方差，所以可以用t检验代替:
3.判断临界值并做出结论
因为
对应于阈值的
。因为
因此，我们可以拒绝原来的假设，认为2017年大学毕业生的平均工资与2016年有显著差异。
此外，除了通过计算测试统计是否超过临界值来判断之外，还可以计算P值。p值的含义是原始假设成立时，检验统计的结果或根据样本计算的更极端的结果的概率。因此，当p值小于
，检验统计量大于临界值，我们可以拒绝原假设；当p值大于
，检验统计量小于临界值，我们不能拒绝原假设。特别是，如果我们的测试统计数据正好等于临界值，那么我们的P值将正好等于
。关于P值的计算，我们一般可以通过SPSS得到。
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