如何选择数据检验方法

A. 濡备綍阃夋嫨钖堥傜殑妫楠屾柟娉曟潵杩涜岀浉鍏崇郴鏁版楠岋纻

鍦ㄨ繘琛岀浉鍏崇郴鏁版楠屾椂锛岄夋嫨钖堥傜殑妫楠屾柟娉曟槸闱炲父閲嶈佺殑銆备互涓嬫槸涓浜涢夋嫨钖堥傛楠屾柟娉旷殑姝ラわ细

1.纭瀹氩彉閲忕被鍨嬶细棣栧厛锛岄渶瑕佺‘瀹氭墍镰旂┒镄勫彉閲忔槸杩炵画鍨嫔彉閲忚缮鏄绂绘暎鍨嫔彉閲忋傚逛簬杩炵画鍨嫔彉閲忥纴鍙浠ヤ娇鐢ㄧ毊灏旈婄浉鍏崇郴鏁版垨鏂镄灏旀浖绛夌骇鐩稿叧绯绘暟锛涘逛簬绂绘暎鍨嫔彉閲忥纴鍙浠ヤ娇鐢ㄧ偣浜屽垪鐩稿叧绯绘暟鎴栧崱鏂圭浉鍏崇郴鏁般

2.纭瀹氭牱链澶у皬锛氭牱链澶у皬涔熸槸阃夋嫨钖堥傛楠屾柟娉旷殑閲嶈佸洜绱犮傚傛灉镙锋湰杈冨皬锛屽彲浠ラ夋嫨浣跨敤t妫楠屾垨F妫楠屾潵姣旇缉涓や釜鍙橀噺涔嬮棿镄勫樊寮傦绂濡傛灉镙锋湰杈冨ぇ锛屽彲浠ヤ娇鐢ㄥ崱鏂规楠屾垨鏂瑰樊鍒嗘瀽𨱒ユ瘆杈冨氢釜鍙橀噺涔嬮棿镄勫樊寮伞

3.纭瀹氭暟鎹鍒嗗竷锛氭暟鎹鍒嗗竷涔熸槸阃夋嫨钖堥傛楠屾柟娉旷殑閲嶈佸洜绱犮傚傛灉鏁版嵁锻堟ｆ佸垎甯冿纴鍙浠ヤ娇鐢ㄥ弬鏁版楠屾柟娉曪纴濡伥妫楠屻丗妫楠屽拰鏂瑰樊鍒嗘瀽锛涘傛灉鏁版嵁涓嶅憟姝ｆ佸垎甯冿纴鍙浠ヤ娇鐢ㄩ潪鍙傛暟妫楠屾柟娉曪纴濡俉ilcoxon绗﹀彿绉╂楠屻丮ann-WhitneyU妫楠屽拰Kruskal-WallisH妫楠屻

4.纭瀹氱爷绌剁洰镄勶细链钖庯纴闇瑕佺‘瀹氱爷绌剁殑鐩镄勬槸浠涔堛傚傛灉镰旂┒镄勭洰镄勬槸姣旇缉涓や釜鍙橀噺涔嬮棿镄勭浉鍏虫э纴鍙浠ラ夋嫨浣跨敤镄灏旈婄浉鍏崇郴鏁版垨鏂镄灏旀浖绛夌骇鐩稿叧绯绘暟锛涘傛灉镰旂┒镄勭洰镄勬槸姣旇缉澶氢釜鍙橀噺涔嬮棿镄勭浉鍏虫э纴鍙浠ラ夋嫨浣跨敤涓绘垚鍒嗗垎鏋愭垨锲犲瓙鍒嗘瀽绛夊氩厓缁熻″垎鏋愭柟娉曘

镐讳箣锛岄夋嫨钖堥傜殑妫楠屾柟娉曢渶瑕佽冭槛澶氢釜锲犵礌锛屽寘𨰾鍙橀噺绫诲瀷銆佹牱链澶у皬銆佹暟鎹鍒嗗竷鍜岀爷绌剁洰镄勭瓑銆傚湪瀹为檯搴旂敤涓锛岄渶瑕佹牴鎹鍏蜂綋𨱍呭喌杩涜岀患钖堣冭槛锛屽苟缁揿悎涓扑笟鐭ヨ瘑鍜岀粡楠岃繘琛岄夋嫨銆

B. 什么是统计检验怎么选择统计检验方法

统计检验亦称“假设检验”。根据抽样结果，在一定可靠性程度上对一个或多个总体分布的原假设作出拒绝还是不拒绝（予以接受）结论的程序。决定常取决于样本统计量的数值与所假设的总体参数是否有显着差异。这时称差异显着性检验。检验的推理逻辑为具有概率性质的反证法。

选择

显着性水平和否定域

有了与问题相关的抽样分布，我们便可以把所有可能的结果分成两类：一类是不大可能的结果；另一类人们预料这些结果很可能发生。既然如此，如果我们在一次实际抽样中得到的结果恰好属于第一类，我们就有理由对概率分布的前提假设产生怀疑。

在统计检验中，这些不大可能的结果称为否定域。如果这类结果真的发生了，我们将否定假设；反之就不否定假设。概率分布的具体形式是由假设决定的，假设肯定不止一个。在统计检验中，通常把被检验的那个假设称为零假设(或称原假设，用符号H0表示)，并用它和其他备择假设(用符号H1表示)相对比。

值得注意的是，假设只能被检验，从来不能加以证明。统计检验可以帮助我们否定一个假设，却不能帮助我们肯定一个假设。为了使检验更严格、更科学，还需要更多的东西。首先，我们必须确定冒犯第一类和第二类错误的风险的程度；其次，要确定否定域是否要包含抽样分布的两端。

第一类错误是，零假设H0实际上是正确的，却被否定了。第二类错误则是，H0实际上是错的，却没有被否定。第二类错误是，零假设H0实际上是错误的，却没有被否定。遗憾的是，不管我们如何选择否定域，都不可能完全避免第一类错误和第二类错误，也不可能同时把犯两类错误的危险压缩到最小。

对任何一个给定的检验而言，第一类错误的危险越小，第二类错误的概率就越大；反之亦然。一般来讲，不可能具体估计出第二类错误的概率值。第一类错误则不然，犯第一类错误的概率是否定域内各种结果的概率之和。

由于犯第一类错误的危险和犯第二类错误的危险呈相背趋向，所以统计检验时，我们必须事先在冒多大第一类错误的风险和多大第二类错误的风险之间作出权衡。被我们事先选定的可以犯第一类错误的概率，叫做检验的显着性水平(用α表示)，它决定了否定域的大小。

如果抽样分布是连续的，否定域可以建立在想要建立的任何水平上，否定域的大小可以和显着性水平的要求一致起来（后面的正态检验就如此）。如果抽样分布是非连续的，就要用累计概率的方法找出一组构成否定域的结果。

即在已知概率分布表上，从两端可能性最小的概率开始向中心累计，直至概率之和略小于选定的显着性水平为止。在许多场合，我们能预测偏差的方向，或只对一个方向的偏差感兴趣。每当方向能被预测的时候，在同样显着性水平的条件下，单侧检验比双侧检验更合适。

因为否定域被集中到抽样分布更合适的一侧，可以得到一个比较大的尾端。这样做，可以在犯第一类错误的危险不变的情况下，减少了犯第二类错误的危险。

(2)如何选择数据检验方法扩展阅读

选择统计检验程序的方法时需考虑以下条件：

1、看总体分布是否已知。如果已知，看是不是正态分布。如果已知样本分布为常态分布就可以选择参数检验法，如果总体分布未知就用非参数检验法。

2、在参数检验中，如果总体分布为正态，总体方差已知，两样本独立或相关都可以采用Z检验；如果总体方差未知，根据样本方差，采取不同的t检验。如果总体分布非正态，总体方差已知，根据样本独立或相关采取Z’检验；如果总体方差未知，根据独立和相关采取不同的Z‘检验。

3、根据题目考虑用单侧还是双侧检验。

4、在非参数检验中，按照两个样本相关和不相关、精度与容量等，可以采用符号检验、秩和检验等方法。

C. 数据分析的方法有哪些

一般在数据分析前有特定的场景以及目的，有时可以根据分析目的进行选择分析方法，从而更快的进行数据分析。比如一组数据想要研究不同性别对于商场满意度是否有差异。也许可以使用方差、t检验、卡方检验等方法，但是具体选择哪种方法要根据数据类型以及结构来决定。在分析前我们需要选定分析方法以及对数据进行简单处理。

提到“分析方法”可能很多人比较苦恼，已经准备好数据但是不知道应该选择什么方法，比如自己的数据是定类还是定量，是否满足分析方法要求等等。首先我们来了解下什么是定类数据，定量数据，如下：