假设检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据是否支持或反驳关于总体的特定主张。它的核心是比较两个假设：零假设 (H₀)，它假设没有影响或差异（例如，“用户参与度没有变化”），以及备择假设 (H₁)，它代表您正在测试的影响或差异（例如，“用户参与度提高了”）。通过分析样本数据，您可以计算出在零假设为真的情况下观察到结果的概率。如果这个概率（p 值）低于预定义的阈值（显著性水平，通常为 0.05），您将拒绝零假设，转而支持备择假设。
该过程通常遵循以下步骤：
- 定义假设：首先陈述 H₀ 和 H₁。例如，测试一种新算法是否可以减少页面加载时间可能会设置 H₀：“平均加载时间 = 2 秒”与 H₁：“平均加载时间 < 2 秒”。
- 选择显著性水平 (α)：这是错误拒绝 H₀（I 类错误）的风险阈值。 5% 的显著性水平意味着有 5% 的几率错误地声称存在影响。
- 计算检验统计量：使用公式（例如，t 检验、z 检验）来量化样本数据相对于 H₀ 的极端程度。例如，t 检验可能会将样本均值与假设的总体均值进行比较，同时考虑样本大小和方差。
- 确定 p 值：如果 H₀ 为真，观察到检验统计量（或更极端的值）的概率。 如果 p 值 < α，则拒绝 H₀。
例如，测试新的数据库优化的开发人员可能会运行 A/B 测试，收集查询响应时间，并使用 t 检验来比较旧系统和新系统。 如果 p 值为 0.03（低于 α=0.05），他们会得出结论，优化可能会提高性能。
常见的检验包括 t 检验（比较均值）、卡方检验（分类数据关系）和 ANOVA（比较多个组）。 开发人员经常使用 Python 的 SciPy 或 R 的 stats 包等库来自动化计算。 但是，解释很重要：拒绝 H₀ 并不“证明”H₁，而是表明数据强烈反驳 H₀。 忽略样本大小（例如，小样本导致假阴性）或错误地应用检验（例如，在没有已知总体方差的情况下使用 z 检验）等错误会扭曲结果。 假设检验提供了一种结构化的方法来做出数据驱动的决策，但它需要仔细的设置和对自身局限性的理解。