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⑵ 数据统计检验方法的选择和使用
数据统计检验方法的选择和使用是数据分析中不可或缺的一环。理解变量类型、统计数据的呈现方式以及统计检验方法的应用是数据分析的基石。数据可以分为数值型和分类型两大类。数值型数据又可分为连续型和非连续型，如身高、距离等为连续型数据，个数等为非连续型数据。分类型数据包括定序型数据，如对某事物的评价（好、一般、不好）；定类型数据，如性别。
数值型数据的统计呈现方式多样，包括平均值、中值、最大值、最小值、标准差、标准误、四分位数等，用于展示数据分布情况。分类型数据中的定序型数据则通过中值和四分位数展示，而定类型数据直接通过数值展示。数据图形表现方式包括饼图、柱状图、累积柱状图、直方图、散点图、箱线图、折线图等。
在选择统计检验方法时，要根据数据的类型和分布情况来决定。数值型数据的检验分为参数检验和非参数检验。参数检验，如t检验和ANOVA检验，适用于数据符合正态分布且方差齐性的情况，而非参数检验，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验，则适用于数据不符合正态分布或方差不齐的情况。分类型数据的检验通常使用非参数检验，如卡方检验或Fisher检验。相关性检验则有参数检验的Pearson’s Correlation Coefficient和非参数检验的Spearman’s Correlation Coefficient。
数据检验的具体方法包括检验数据是否符合正态分布、检验方差齐性、进行参数检验和非参数检验等。检验数据是否符合正态分布可使用Kolmogorov-Smirnov test（K-S检验）或绘制QQ图，方差齐性检验则有F-test、Bartlett’s test和Levene’s test。参数检验适用于符合正态分布且方差齐性的情况，包括t检验和ANOVA检验。对于不符合正态分布或方差不齐的数据，使用非参数检验，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon signed rank检验和Kruskal-Wallis检验。
在统计检验过程中，需要注意数据展示方式、单尾与双尾的选择以及样本量对统计差异的影响。数据展示可以选择平均值±标准差SD或平均值±标准误SEM，根据需要进行选择。单尾检验适用于两组数据之间差异方向可高可低的情况，而双尾检验适用于其中一组数据只可能比另一组高或低的情况。对于样本量很大时，即使统计差异显着，也需结合实际意义进行判断，考虑使用Effect size替代p值进行评估。
综上所述，数据统计检验方法的选择和使用需要根据数据类型、分布情况和研究需求来决定，以确保数据分析的准确性和有效性。在实际操作中，合理选择合适的检验方法，结合图形展示和数值统计，可以更全面、直观地理解数据特征和差异，从而支持科学决策和研究结论的形成。