数据经过统计学检验通常包括以下步骤：
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。
数据转换
根据分析需求对数据进行标准化、归一化等转换。
集中趋势指标
计算算术平均数、中位数、众数等，了解数据中心位置。
离散程度指标
通过标准差、方差、极差等指标衡量数据波动范围。
分布特征
绘制直方图、箱线图等可视化工具，观察数据分布形态。
点估计
用样本统计量（如样本均值）直接估计总体参数。
区间估计
计算总体参数的置信区间（如95%置信区间），评估估计的可靠性。
建立假设
零假设（H₀） ：通常假设无差异或无关联（如两组均值相等）。
备择假设（H₁） ：与零假设对立（如存在差异）。
选择检验方法
根据数据类型和分布选择t检验、F检验、卡方检验等。
确定显着性水平（α）
常取0.05或0.01，用于判断是否拒绝零假设。
计算检验统计量
依据样本数据计算t值、F值、卡方值等。
确定否定域
根据分布形态（如t分布、正态分布）划分接受域和拒绝域。
做出决策
若检验统计量落入否定域，则拒绝零假设；否则接受。
效应量计算
通过Cohen's d、η²等指标量化效应大小。
局限性说明
指出样本量、数据分布等对结果的影响。
结论与建议
基于检验结果提出结论和实际应用建议。
数据分布假设 ：参数检验通常要求数据服从正态分布，非参数检验可突破此限制。
样本量要求 ：小样本可能需采用t分布或非参数检验，大样本可近似正态分布。
软件工具 ：Excel、SPSS、R等工具可辅助进行统计检验与数据分析。
通过以上步骤，可以系统地评估数据特征、验证假设并得出科学结论。
温馨提示：
