1. ADP检验是一种常见的统计检验方法，通常用来比较两个或更多组数据之间是否存在显著性差异。在实际应用中，ADP检验常被用来检验两组数据之间的差异性。下面就跟随小编一起学习ADP检验的步骤。

2. 第一步：确定研究数据。这是进行ADP检验的最基本前提，没有数据检验又有什么用呢？因此，在进行ADP检验之前，必须确定清楚研究数据，包括它们的样本量、均值、标准差等统计量。

3. 第二步：制定假设。在进行ADP检验前，必须制定两个对立的假设：原假设和备择假设。原假设通常假设两组数据之间不存在差异，而备择假设则假设两组数据之间存在显著的差异。

4. 第三步：确定显著性水平。显著性水平是一种衡量研究结果是否具有显著意义的重要指标。通常情况下，显著性水平的值被设定在0.05或0.01，具体需根据研究具体情况而定。

5. 第四步：计算ADP值。在进行ADP检验时，需要计算ADP值，该值代表两个数据样本之间显著差异的程度。计算ADP值的公式为：ADP=（样本均值差异/标准误差），其中标准误差的计算公式为：SE=√（S1^2/n1+S2^2/n2）。

6. 第五步：比较ADP值。在计算出ADP值之后，需要将其与临界值进行比较。如果ADP值大于临界值，则可以拒绝原假设，即两组数据之间存在显著差异；反之，则接受原假设，认为两组数据之间不存在显著差异。

7. 总结：ADP检验是一种重要的统计检验方法，它可以帮助我们检验两个或多个组数据之间是否存在显著差异。进行ADP检验时，需要遵循一定的步骤，并且需注意制定假设、确定显著性水平等因素，方能得出准确的研究结论。