假设检验的基本思想
为什么我们需要假设检验？
在科学研究中，提出问题和寻找答案是一个不断循环的过程。为了解决这些问题，我们需要一种方法来验证我们的理论或假设是否与现实相符。这就是为什么我们需要进行假设检验。
什么是假设检验？
假设检验是一种统计分析方法，它允许我们根据观察到的数据来评估一个或多个关于某个事物特征的陈述，即所谓的“零假说”。这个过程通常包括三步：首先，提出一个明确且具体化的零假说；其次，对数据进行收集并应用适当统计方法进行分析；最后，根据结果决定接受或拒绝零假说的真实性。
如何设计一项有效的实验？
要设计一项有效地用于做出有意义结论的实验，我们必须考虑到变量之间可能存在因果关系的问题。这个问题被称为混杂变量（confounding variables）。为了避免这种情况，我们可以通过对照组和实验组比较来控制变量。在实际操作中，这意味着选择两个几乎相同但有一项关键差异的地方作为对照和实验组，比如使用双盲试验在药物测试中减少偏见。
如何确定样本大小？
样本大小对于任何研究都至关重要，因为它直接影响到结果的准确性。如果样本太小，那么即使存在显著效应，也很难检测出来。而如果样本过大，但实际上没有效应，则会浪费资源。此时，就需要运用统计计算来确定最优解。一种常用的方法是使用置信区间，它能帮助我们判断在给定的置信水平下，可以接受多少样的差异，并据此确定最终采用的样本数量。
怎么处理潜在偏倚？
尽管尽力去消除所有可能导致偏离真实效果的心理、社会等外部干扰，但由于人之所以然，有时候仍然无法完全排除这些因素。例如，在心理学研究中，如果参与者知道他们正在参与的是关于某个主题的情感测定，他们可能会表现出不同的行为模式，而不是他们自然反应。当出现这种情况时，就应该采用随机抽取法，将受试者分配到不同条件，以最大限度地减少预期偏差，并增强研究结果的一致性。
什么是错误类型，以及它们如何影响我们的结论？
错误分为两类，一类叫作第一类错误（Type I error），另一类则是第二类错误（Type II error）。第一类错误发生于拒绝了正确无误的情况下的真实零假说，而第二类错误则发生于未能发现已知效应的情况下。了解这两种类型中的哪一种更为严重，以及它们各自带来的后果，是制定决策和设计进一步调查的一个重要部分。在一些领域，如医学研发，一些政策制定者甚至倾向于更谨慎地控制第一类错误率，以防止不必要的人体伤害。