概率与统计（七）：假设检验——p 值、置信区间及其全部陷阱

Wed, 28 Aug 2024 09:00:00 +0000

你已经估计了一个参数，也量化了偏差-方差的权衡。现在，一个驱动绝大多数应用统计学的核心问题浮出水面：“这个效应是真实的，还是仅仅是噪声？”

假设检验正是回答这一问题的形式化框架，但它同时也是统计学中最常被误解的部分。大量论文专门探讨研究者如何误读 p 值、显著性阈值为何是任意设定的，以及多重检验问题如何推高假阳性发现率。对理论原理与常见陷阱的双重理解，对任何从事数据分析工作的人来说都至关重要。

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