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⑵ 數據統計檢驗方法的選擇和使用
數據統計檢驗方法的選擇和使用是數據分析中不可或缺的一環。理解變數類型、統計數據的呈現方式以及統計檢驗方法的應用是數據分析的基石。數據可以分為數值型和分類型兩大類。數值型數據又可分為連續型和非連續型，如身高、距離等為連續型數據，個數等為非連續型數據。分類型數據包括定序型數據，如對某事物的評價（好、一般、不好）；定類型數據，如性別。
數值型數據的統計呈現方式多樣，包括平均值、中值、最大值、最小值、標准差、標准誤、四分位數等，用於展示數據分布情況。分類型數據中的定序型數據則通過中值和四分位數展示，而定類型數據直接通過數值展示。數據圖形表現方式包括餅圖、柱狀圖、累積柱狀圖、直方圖、散點圖、箱線圖、折線圖等。
在選擇統計檢驗方法時，要根據數據的類型和分布情況來決定。數值型數據的檢驗分為參數檢驗和非參數檢驗。參數檢驗，如t檢驗和ANOVA檢驗，適用於數據符合正態分布且方差齊性的情況，而非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗，則適用於數據不符合正態分布或方差不齊的情況。分類型數據的檢驗通常使用非參數檢驗，如卡方檢驗或Fisher檢驗。相關性檢驗則有參數檢驗的Pearson』s Correlation Coefficient和非參數檢驗的Spearman』s Correlation Coefficient。
數據檢驗的具體方法包括檢驗數據是否符合正態分布、檢驗方差齊性、進行參數檢驗和非參數檢驗等。檢驗數據是否符合正態分布可使用Kolmogorov-Smirnov test（K-S檢驗）或繪制QQ圖，方差齊性檢驗則有F-test、Bartlett』s test和Levene』s test。參數檢驗適用於符合正態分布且方差齊性的情況，包括t檢驗和ANOVA檢驗。對於不符合正態分布或方差不齊的數據，使用非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon signed rank檢驗和Kruskal-Wallis檢驗。
在統計檢驗過程中，需要注意數據展示方式、單尾與雙尾的選擇以及樣本量對統計差異的影響。數據展示可以選擇平均值±標准差SD或平均值±標准誤SEM，根據需要進行選擇。單尾檢驗適用於兩組數據之間差異方向可高可低的情況，而雙尾檢驗適用於其中一組數據只可能比另一組高或低的情況。對於樣本量很大時，即使統計差異顯著，也需結合實際意義進行判斷，考慮使用Effect size替代p值進行評估。
綜上所述，數據統計檢驗方法的選擇和使用需要根據數據類型、分布情況和研究需求來決定，以確保數據分析的准確性和有效性。在實際操作中，合理選擇合適的檢驗方法，結合圖形展示和數值統計，可以更全面、直觀地理解數據特徵和差異，從而支持科學決策和研究結論的形成。