‘壹’ 常用假设检验方法（U检验、T检验、卡方检验、F检验)
常用假设检验方法包括U检验、T检验、卡方检验和F检验，它们各自的特点和应用场景如下：
U检验：
- 特点：主要用于小样本且总体分布未知或不符合正态分布的情况，以及两个独立样本的平均值比较。
- 应用场景：当样本量较小，或者数据的分布形态不明确时，U检验可以用来检验两个样本的平均值是否存在显着差异。
T检验：
- 特点：适用于小样本且总体方差未知的情况，也用于大样本但数据不符合正态分布的情况，通过T值来衡量样本平均值与总体平均值之间的差异显着性。
- 应用场景：单样本T检验用于检验样本平均值与已知总体平均值是否存在显着差异；配对样本T检验用于检验成对数据的差异；双独立样本T检验用于检验两个独立样本的平均值是否存在显着差异。
卡方检验：
- 特点：主要用于检验分类变量的频率分布是否与期望的频率分布一致，或者检验两个分类变量之间是否存在关联性。
- 应用场景：在市场调研、医学研究中，卡方检验常用于检验样本数据的实际频率与理论频率之间是否存在显着差异，或者检验两个分类变量之间是否存在显着的关联性。
F检验：
- 特点：用于检验两个或两个以上总体的方差是否存在显着差异，是方差分析的基础。
- 应用场景：在科学实验、生产质量控制等领域，F检验常用于比较不同组别的数据方差，以判断这些组别之间的数据是否具有相似的变异程度。
这些假设检验方法各有其独特的适用场景和优势，通过精准的计算和恰当的判断，可以为科学研究和决策提供有力的统计支持。