在进行口腔临床研究时，大家常常需要比较两组数据之间的差异，譬如新药与旧药的疗效对比。这个时候，假设检验便成为了一个关键的统计工具，它能帮助大家判断这种差异是不是具备统计学意义。
第一，你需要明确你的原假设（H0）和备择假设（Ha）。原假设一般是指两个样本来自同一总体或两组数据间没显著性差异；而备择假设则是指两组数据存在显著性差异。比如，在比较两种治疗办法的成效时，原假设可以是“两种办法的疗效没有明显差异”，备择假设则为“两种办法的疗效有明显差异”。
下面选择适合的检验办法。容易见到的假设检验包含t检验、卡方检验等。对于连续变量（如疼痛评分），假如数据符合正态分布且两组样本量相等或接近，可以选择成对样本t检验或者独立样本t检验；假如不符合这类条件，则可以考虑用非参数检验如Mann|Whitney U检验。对于分类变量（如治疗成效分为有效和无效两类），则一般使用卡方检验。
确定显著性水平α值，一般取0.05。这表示当p<0.05时，拒绝原假设，认为两组数据存在统计学上的差异；反之，则接受原假设，认为两者没有明显区别。
计算检验统计量并求得P值。依据所选的检验办法计算相应的统计量，并通过查表或软件自动得到P值。假如P值小于预先设定的α水平（如0.05），则可以得出结论说两组数据存在显著性差异；不然，不可以拒绝原假设。
最后，写作报告时需详细记录研究设计、使用的具体检验办法及其理由、计算过程及结果讲解等信息，确保整个剖析过程透明可重复。
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