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    统计假设 Statistical Assumptions

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    定义

    统计分析方法和模型通常假定数据具有某些特征（如统计独立性、样本随机性、正态性、方差齐性等）。在进行分析前必须审慎检验这些假设，因其一旦被违反，可能影响研究结果与结论。在开放和可重复科学中，根据验证的假设和检查或修正的结果，报告假设测试属于良好实践。

    相关术语: 零假设显著性检验方法, 统计显著性, 统计效度, 透明度, 一类错误, 二类错误, M类错误, S类错误

    参考文献:

    • Garson, G. D. (2012). Testing Statistical Assumptions (2012th ed.). North Carolina State University.
    • Hahn, G. J., & Meeker, W. Q. (1993). Assumptions for Statistical Inference. The American Statistician, 47(1), 1–11. https://doi.org/10.1080/00031305.1993.10475924
    • Hoekstra, R., Kiers, H., & Johnson, A. (2012). Are assumptions of well-known statistical techniques checked, and why (not)? Frontiers in Psychology, 3(137), 1–9. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00137
    • Nimon, K. F. (2012). Statistical Assumptions of Substantive Analyses Across the General Linear Model: A Mini-Review. Frontiers in Psychology, 3, 322. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00322

    原稿作者: Graham Reid

    审阅者: Jamie P. Cockcroft, Sam Parsons, Martin Vasilev, Julia Wolska

    翻译者: AI-driven translation tool "TransFlow" (developed by Jinbiao Yang and COSN OpenTransfer team)

    译稿审阅者: Yu Xu, Liangjie Chen, Ruoting Liu, Xiujuan Wen, Shuxian Jin

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