假设检验的基本思想是 小概率反证法思想。具体来说，这种方法包括以下几个步骤：
建立假设
原假设（H0）：这是需要被检验的假设，通常表示为“没有差异”或“原假设成立”。
备择假设（H1）：当原假设被拒绝时，接受的假设。它通常表示为“存在差异”或“原假设不成立”。
选择统计量
根据研究问题和数据类型选择合适的统计量。这个统计量在原假设成立时应服从已知的分布。
计算统计量值
从样本数据中计算出统计量的具体数值。
确定显著性水平
设定一个显著性水平（α），通常为0.01或0.05，表示拒绝原假设所需的最小概率阈值。
做出决策
将计算得到的统计量值与临界值或计算P值进行比较。如果统计量值对应的概率小于显著性水平α，则拒绝原假设，接受备择假设；否则，不能拒绝原假设。
假设检验的核心在于利用小概率原理，即小概率事件在一次试验中几乎不可能发生。如果实际观测到的事件是低概率的，那么我们就有理由怀疑原假设的正确性，从而拒绝原假设。
这种方法广泛应用于各种领域，包括自然科学和社会科学，用于推断总体参数、检验理论假设等。