在统计学中，假设检验是验证研究假设是否成立的重要手段。假设检验的首要步骤是建立假设并确定检验水准α。在假设检验中，零假设（H0）代表研究假设不成立，而备择假设（H1）则是研究假设成立。H0和H1的关系是互相对立的。通常情况下，检验水准α设定为0.05或0.10，这个值反映了检验过程中犯第一类错误的概率。

根据研究目的和设计类型，我们需要选择适合的检验方法。在统计学中，常见的参数检验方法包括u检验、t检验和方差分析。这些方法适用于不同的数据类型。例如，对于双样本资料，我们需要注意区分成组设计和配对设计。当资料中提到“配成对子”或同一对象用两种方法处理时，这通常意味着是配对设计。

确定P值是假设检验中的关键步骤。u检验得到的统计量称为u值，t检验得到的统计量称为t值，方差分析得到的统计量称为F值。通过比较这些统计量与相应的界值，可以确定P值。例如，当α设定为0.05时，u值需要与u界值1.96进行比较，如果u＜1.96，则P＞0.05；反之，如果u＞1.96，则P＜0.05。对于t检验，t值需要与特定自由度下的t界值进行比较，如果t＜t界值，则P＞0.05；反之，如果t＞t界值，则P＜0.05。

单侧检验和双侧检验在确定P值时有所不同。在单侧检验中，t界值通常小于双侧检验的t界值，因此在单侧检验中更容易得到显著性结果。然而，如果计算得到的t值大于单侧t界值但小于双侧t界值，这可能意味着单侧检验显著，但双侧检验未必显著。相反，如果双侧检验显著，则单侧检验必然显著。

在假设检验中，P值是衡量差异显著性的关键指标。当P值大于0.05时，我们接受零假设，认为差异无统计学意义。而当P值小于0.05时，我们拒绝零假设，接受备择假设，认为差异有统计学意义。尽管如此，即使P值小于0.01或0.001，也不意味着差异非常显著，而是表示我们更有把握认为二者存在差异。