Az inferenciális statisztikákban a hipotézisek kísérleti válaszként alakulnak ki a kutatási kérdésekre. A statisztikai hipotetikus teszt lehetővé teszi a populációs paraméterekkel kapcsolatos hipotézisek értékelését a minta statisztikák alapján. A tesztelés típusa az érintett változók mérési szintjétől függően változik. Ha feltételezzük, hogy egy populációs paraméter nagyobb vagy kisebb valamilyen értéknél, akkor egyfarkú tesztet használunk. Ha a kutatási hipotézisben nincs megadva irány, akkor kétfarkú tesztet használunk. Kétfarkú teszt megmutatja, hogy van-e különbség az érintett változók értékeiben.
Gyűjtse össze a populációs paraméterek adatait. Határozza meg, van-e olyan elméleti alap, amely a paraméterek meghatározott iránybeli különbségét jelzi. Egy meghatározott különbséget azzal jeleznénk, hogy az egyik változó értéke magasabb vagy alacsonyabb, mint a másik változó értéke. Ez az információ lehetővé teszi annak eldöntését, hogy megfelelő-e a kétfarkú teszt.
Tegyen feltételezéseket a változó mérési szintjére, a mintavétel módjára, a minta méretére és a populációs paraméterekre vonatkozóan. Ezekkel a feltételezésekkel fogalmazza meg hipotéziseit. Az első hipotézis a kutatási hipotézised lesz, vagyis a H1. Ez a hipotézis megállapítja a populációs paraméter változóinak különbségét. A második hipotézised a nullhipotézised lesz, vagyis H0. Ez a hipotézis ellentmond a kutatási hipotézisnek, és megállapítja, hogy nincs különbség a populáció átlaga és egy meghatározott érték között.
Számítsa ki az alfa tesztstatisztikáját. Az alfa annak a valószínűségnek a szintje, amelynél a nullhipotézist elutasítják. Az alfa szokásosan a .05, .01 vagy .001 szintre van állítva, ami azt jelenti, hogy 5%, 1% vagy .1% hibahatár lesz. Kétfarkú teszt esetén ossza el az alfa értékét 2-vel, és hasonlítsa össze a Z-statisztikával, ha a szórás ismert, vagy a t-statisztikával, ha a szórás nem ismert.
Tesztelje a nullhipotézist annak megállapítására, hogy van-e különbség a populációs paraméter között. A cél a nullhipotézis elvetése a kutatási hipotézis alátámasztása érdekében. Ha a valószínűségi érték kisebb, mint az alfa, akkor elutasítjuk a nullhipotézist és alátámasztjuk a kutatási hipotézist. Ha a valószínűségi érték nagyobb, mint az alfa, akkor nem tudjuk elutasítani a nullhipotézist.