在进行统计假设检验时，通常会遵循以下几个基本步骤：
1. 提出原假设（H0）和备择假设（Ha）：首先需要明确研究的问题，并基于此提出两个相互对立的假设。原假设通常是表示没有差异或效果不存在的陈述，而备择假设则是与原假设相反的情况。
2. 选择适当的检验统计量：根据数据类型及分布情况选择合适的检验方法和相应的检验统计量。例如t检验、卡方检验等。
3. 确定显著性水平α：这是指拒绝原假设时所愿意承担的错误概率，通常取0.05或0.01。
4. 计算检验统计量值及其对应的P值：根据样本数据计算出检验统计量的具体数值，并通过查表或者软件工具获得该统计量下的P值。P值表示在原假设成立的情况下观察到当前结果（或更极端的结果）的概率。
5. 做出决策：将得到的P值与事先确定好的显著性水平α进行比较，如果P<α，则拒绝原假设；反之则接受原假设。同时也可以根据检验统计量的临界值来判断是否拒绝原假设。
6. 解释结果：最后需要对所得结论作出合理的解释，并将其应用到实际问题中去。需要注意的是，在解释时应谨慎考虑其他可能影响研究结果的因素，避免过度解读数据。
