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[[推论统计]]的理论假设是概率论。概率论研究发现,当样本总体的样本容量达到特定值时候,则[样本总体分布]的形状为Z分布(样本容量三十以上)、T分布(样本容量为三十到八)或P分布(样本容量为十以下)的。这时,我们从样本总体中随机抽出一个样本,这个样本落在这个样本总体的中心区域的可能性较大,落在边缘区域可能性较小,出了某一区域的可能性很小。这一规律在所有定样本容量的数据分布中都存在。因此,我们可把两组数据放到一个坐标系上,然后根据两组数据的统计参数来比较两个分布是否有显著性差异,并估算出猜错的可能性。 推论统计中最常用到的指标为Z分数(大样本研究)、T分数(小样本研究)、P分数([[二项分布]]研究),检验方式主要有Z检验、T检验、)。除此以外,推理统计中另有非参数分析方法,可以根据数据的秩来计算统计结果。 推论统计结果的可靠性除了受到实验方法和数据处理方法的影响,还受到样本容量影响,根据过大或过小的样本计算出的结论都可能是不可靠的,为此,[[心理统计学]]中又有[[ω2]]法和D值法来检验样本是否大到足以影响推论的地步。
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