数据分析必懂的假设检验

live 简介

很多数据分析师并不注重统计学基础。比如产品的A/B测试中，什么是统计显著性？统计显著就可以代表效果好吗？

这次live我们聊聊数据分析必懂的假设检验，它不仅是产品A/B测试背后的核心算法，也是一个人具备批判性思维的有力武器。

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内容大纲

1. 批判性思维

• 什么是批判性思维？
• 批判性思维是如何改变一个人命运的？
• 假设检验为什么是批判性思维的有力武器？

2. 假设检验是什么？

• 假设检验在数据分析、机器学习中有什么用？
• 假设检验的套路是什么？

3. 独立样本检验项目实战：汽车引擎排放符合标准吗？

• 假设检验第1步：问题是什么？
• 假设检验第2步：证据是什么？
• 假设检验第3步：判断标准是什么？
• 假设检验第4步：做出结论
• 如何用Python进行假设检验？
• 假设检验的两类错误分别是什么？

4. 如何写推论统计学报告？

• 描述统计分析
• 推论统计分析

5. 其他类型假设检验如何实现？

• 配对相关样本检验项目实战：如何验证统计学现象？
• 双独立样本检验项目实战：键盘布局A/B测试

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1、什么是批判性思维？

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2、假设检验有什么用？

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3、假设检验的套路是什么？

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4、总结：假设检验的套路

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5、单样本检验第1步：问题是什么？

零假设总是表述为研究没有改变，没有效果，不起作用等，这里就是不满足标准。

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6、检验方向类型有哪些？

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7、总结：问题是什么

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8、t检验的前世今生

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9、练习：汽车引擎排放符合标准吗？

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10、单样本检验第2步：证据是什么？

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11、手动计算p值

计算p值的工具（长按此处打开链接）：https://www.graphpad.com/quickcalcs

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12、自动计算p值

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13、练习：计算汽车引擎的p值

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14、单样本检验第3步：判断标准是什么？

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15、单样本检验第4步：做出结论

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16、练习：汽车引擎假设检验报告

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17、单样本检验：置信区间

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18、单样本检验：效应量

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19、如何写推论统计分析报告？

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20、练习：复盘单样本检验项目

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21、相关配对检验第1步：问题是什么？

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22、练习：验证心理学现象

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23、相关配对检验第2步：证据是什么

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24、相关配对检验第3步：判断标准是什么

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25、相关配对检验第4步：做出结论

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26、练习：验证心理学现象的假设检验

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27、相关配对检验：置信区间

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28、练习：验证心理现象分析报告

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29、独立双样本检验：AB测试案例

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30、独立双样本检验第1步：问题是什么？

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31、独立双样本检验第2步：证据是什么

独立双样本t检验，计算标准误差和自由度的公式想要深入了解的可以看这里（长按此处复制链接）： https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-test#Independent_two-sample_t-test

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32、独立双样本检验第3步：判断标准是什么

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33、独立双样本检验第4步：做出结论

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34、独立双样本检验：置信区间

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35、独立双样本检验：效应量

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36、练习：AB测试报告