在进行口腔临床研究时，我们常常需要比较两组数据之间的差异，比如新药与旧药的疗效对比。这时，假设检验便成为了一个重要的统计工具，它能帮助我们判断这种差异是否具有统计学意义。

首先，你需要明确你的原假设（H0）和备择假设（Ha）。原假设通常是指两个样本来自同一总体或两组数据间没有显著性差异；而备择假设则是指两组数据存在显著性差异。例如，在比较两种治疗方法的效果时，原假设可以是“两种方法的疗效无明显差异”，备择假设则为“两种方法的疗效有明显差异”。

接下来选择合适的检验方法。常见的假设检验包括t检验、卡方检验等。对于连续变量（如疼痛评分），如果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；如果不符合这些条件，则可以考虑使用非参数检验如Mann-Whitney U检验。对于分类变量（如治疗效果分为有效和无效两类），则通常采用卡方检验。

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。根据所选的检验方法计算相应的统计量，并通过查表或软件自动得到P值。如果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；否则，不能拒绝原假设。

最后，撰写报告时需详细记录研究设计、采用的具体检验方法及其理由、计算过程及结果解释等信息，确保整个分析过程透明可重复。