关系分析与统计推断 · chapter-09
第 09 章 · 假设检验
用置换检验和 p 值评估数据与假设之间的差异
如何使用假设检验相关方法解释数据特征，并说明模型假设与结论边界？
- 输入数据来源
- NSFG 与 Palmer 企鹅数据（课程材料所述；来源许可待核验）
- 数据性质
- 真实调查/观测数据。数据及其再分发许可以课程原件为准；本次未独立核验。
- 图件状态
- 材料包未包含本章独立结果图；本页插图仅为课程结构示意，不是分析结果。
KEY POINTS
这条内容的重点
混合 6 小时
- 说明假设检验的核心统计思想。
- 核对输入数据、变量含义和缺失处理。
- 解释结果并写出模型或数据的适用边界。
WORKFLOW
内容流程
明确问题
把课程情境改写成可以由数据检验或描述的问题。
本步产物 问题陈述与所需变量
检查数据
依据课程数据说明核对来源、结构、样本范围和缺失值。
本步产物 数据与变量记录
比较方法
围绕假设检验选择统计量或模型，检查假设并解释结果。
本步产物 方法比较和结果解释
写出边界
区分样本证据、模型结论和可推广范围。
本步产物 包含局限的实验结论
METHODS
相关方法
- 假设检验
- Python 计算统计
- 数据质量与模型诊断
DELIVERABLES
可获得的内容
- 对数据、方法和模型假设的说明
- 可复核的分析记录与结论边界
LIMITATIONS
适用范围与注意事项
- 输入数据来源：NSFG 与 Palmer 企鹅数据（课程材料所述；来源许可待核验）
- 数据性质：真实调查/观测数据。数据及其再分发许可以课程原件为准；本次未独立核验。
- 图件状态：材料包未包含本章独立结果图；本页插图仅为课程结构示意，不是分析结果。
- 网页只展示静态课程导览，不执行 Notebook、Python 脚本或在线计算。
- 原始课程材料已在本机归档；来源或再分发许可尚未完成核验，因此暂不提供公开下载。
MATERIALS
相关资料与下载
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当前没有已批准公开的资料。待核验或私有文件不会显示。