『壹』 常用假設檢驗方法（U檢驗、T檢驗、卡方檢驗、F檢驗)
常用假設檢驗方法包括U檢驗、T檢驗、卡方檢驗和F檢驗，它們各自的特點和應用場景如下：
U檢驗：
- 特點：主要用於小樣本且總體分布未知或不符合正態分布的情況，以及兩個獨立樣本的平均值比較。
- 應用場景：當樣本量較小，或者數據的分布形態不明確時，U檢驗可以用來檢驗兩個樣本的平均值是否存在顯著差異。
T檢驗：
- 特點：適用於小樣本且總體方差未知的情況，也用於大樣本但數據不符合正態分布的情況，通過T值來衡量樣本平均值與總體平均值之間的差異顯著性。
- 應用場景：單樣本T檢驗用於檢驗樣本平均值與已知總體平均值是否存在顯著差異；配對樣本T檢驗用於檢驗成對數據的差異；雙獨立樣本T檢驗用於檢驗兩個獨立樣本的平均值是否存在顯著差異。
卡方檢驗：
- 特點：主要用於檢驗分類變數的頻率分布是否與期望的頻率分布一致，或者檢驗兩個分類變數之間是否存在關聯性。
- 應用場景：在市場調研、醫學研究中，卡方檢驗常用於檢驗樣本數據的實際頻率與理論頻率之間是否存在顯著差異，或者檢驗兩個分類變數之間是否存在顯著的關聯性。
F檢驗：
- 特點：用於檢驗兩個或兩個以上總體的方差是否存在顯著差異，是方差分析的基礎。
- 應用場景：在科學實驗、生產質量控制等領域，F檢驗常用於比較不同組別的數據方差，以判斷這些組別之間的數據是否具有相似的變異程度。
這些假設檢驗方法各有其獨特的適用場景和優勢，通過精準的計算和恰當的判斷，可以為科學研究和決策提供有力的統計支持。