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数据分析基础

数据分析的基本流程

在进行数据分析之前，应明确自己的需求与目的。数据分析的过程可以分为以下几个阶段：

基础概念

假设检验

假设检验，又称为显著性检验，是统计学中用来判断样本统计量是否与总体参数存在显著差异的一种方法。其核心思想是通过假设原假设（零假设，Ho）与备择假设（对立假设，H）进行对比，判断数据是否支持原假设。

原假设（Ho）与备择假设（H）是完全对立的两个假设。检验过程通常基于“反证法”：首先假定原假设为真，如果在此基础上得出的结论与逻辑或常理存在冲突，则说明原假设不成立，应接受备择假设。如果原假设成立，则没有充分证据去推翻它，此时应接受原假设。

通过假设检验，我们可以判断两个总体是否具有统计学上的显著差异。检验结果通常包括p值、置信区间等指标，这些指标帮助我们判断假设成立的可能性程度。