Тестирање статистичке хипотезе је јасно дефинисан поступак који се састоји из следећих корака:

  • дефинисање нулте хипотезе,
  • одабир статистичког теста,
  • одабир нивоа значајности,
  • израчунавање резултата теста,
  • поређење добијене вредности с критичном вредношћу (или p-вредности с нивоом значајности),
  • интерпретација вероватноће вредности теста или критичне вредности и
  • интерпретација резултата теста.

Уколико се жели проверити однос између две или више варијабли, потребно је прво дефинисати хипотезу о њиховој међусобној повезаности или разлици. У овом кораку се дефинише нулта хипотеза које се придржавамо док докази не покажу супротно.

Да би се тестирала хипотеза потребно је изабрати одговарајући статистички тест у складу са типом сакупљених податка и оним што се жели тестирати (повезаност или разлика). Статистички тест је у суштини једначина која представља низ математичких операција које се изводе на подацима сакупљеним у истраживању.

У друштвеним наукама се најчешће користи ниво значајности од 0,05, а ређе ниво значајности од 0,01. Први случај значи да је истраживач спреман да прихвати ризик од највише 5% да направи грешку типа I, односно да прогласи везу значајном иако она у популацији не постоји, а у другом случају тај ризик износи 1%.

Израчунавање резултата теста се најчешће ради помоћу софтвера, а у те сврхе може послужити SPSS, R, Excel или неки други специјализовани компјутерски програм.

Уколико софтвер не израчунава вероватноћу појаве таквог резултата теста, потребно је утврдити критичну вредност у статистичким табелама. Уколико софтвер израчунава вероватноћу појаве таквог резултата теста, потребно га је упоредити са унапред одређеним нивоом значајности.

Као резултат поређења вредности теста и критичне вредности, долази до одлуке о одбацивању или задржавању нулте хипотезе и извођења закључка о значењу одлуке у оквиру истраживања. Уколико се одбаци нулта хипотеза, може бити подржана једна од алтернативних хипотеза.