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推论统计
推论统计（inferential statistics）主要研究如何通过局部数据所提供的信息，推论总体的情形。使用样本数据做出关于总体的一般性结论。具体包括：
1.数学基础：概率论。
2.参数估计：根据样本分布理论，在参数模型下通过样本特征值对总体未知的参数进行的估计。
3.假设检验：通过样本统计量得出的差异，判断总体参数之间是否存在差异，从而做出一般性推论的过程。
4.方差分析：又称变异数分析，其主要功能在于分析实验数据中不同来源变异对总体变异的贡献大小，从而确定实验中自变量是否对因变量有重要影响。
5.卡方检验：对计数数据按照卡方分布原理进行假设检验的方法。能够处理一个因素两项或多项分类的实际观察频数与理论频数分布是否一致或有无差异的问题。
6.非参数检验：对总体的分布没有严格假定，对总体参数也没有特殊规定条件的假设检验方法。往往用于处理顺序、等级数据等计量信息较弱的数据资料。
7.一元线性回归：回归分析是用一定模型来表述变量间相互关系的一种统计方法。一次函数是变量间各种关系模型中最简单的形式，对于这种线性关系的回归分析叫线性回归，只有一个自变量的线性回归叫一元线性回归。
8.多元统计分析初步：初步处理多因素研究数据的多变量统计分析方法。
9.统计功效与效果量：
（1）统计功效即统计检验力、统计效力，指假设检验中能正确拒绝一个错误的虚无假设的概率，它反映着正确辨认真实差异的能力，统计学中用（1-β）来表示；
（2）效果量是测量自变量效果的量数，反映自变量和因变量的关联程度。
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