显著性差异分析是统计学中用于判断样本之间是否存在统计学上显著差异的方法。下面是进行显著性差异分析的一般步骤：
确定假设
零假设 （H0）：样本之间没有显著性差异。
备择假设 （H1）：样本之间存在显著性差异。
选择合适的统计测试
t检验：适用于两组独立样本或配对样本的比较。
ANOVA（方差分析）：适用于三组或以上的独立样本比较。
卡方检验：适用于分类数据。
根据数据的类型（连续或分类）和样本的分布（正态或非正态），选择合适的统计测试。
计算统计量
使用所选的统计测试方法计算统计量，如t值、F值等。
确定显著性水平
通常使用的显著性水平有0.05、0.01和0.1。这意味着如果p值（概率值）小于显著性水平，则拒绝零假设，认为样本之间存在显著性差异。
查找p值
根据统计量查找相应的p值。可以使用统计软件或查找统计表。
做出结论
如果p值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为样本之间存在显著性差异。
如果p值大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为样本之间没有显著性差异。
差异标准
通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。
0.01 < P < 0.05表示差异性显著。
P < 0.01表示差异性极显著。
P > 0.05表示差异性不显著。
注意事项
显著性差异分析仅能说明样本数据在统计学上的差异，并不能直接说明实际差异的大小或重要性。
显著性差异分析的结果可能会受到样本大小、数据分布等因素的影响。
通过以上步骤，可以系统地进行显著性差异分析，从而得出样本之间是否存在显著性差异的结论。