正确选择统计方法
正态分布检查：很多统计方法（如 t 检验、方差分析）都要求数据呈正态分布。可以通过绘制直方图、正态概率图（Q - Q 图）或使用统计检验（如 Shapiro - Wilk 检验）来检查数据的正态性。
方差齐性检验：在进行方差分析等方法时，需要满足方差齐性的假设。
分类数据处理
连续数据分析
相关性和回归分析
根据数据类型和研究目的选择
考虑数据的分布和假设条件
准确解释统计结果
理解置信区间的概念：置信区间提供了一个包含真实参数值的范围估计。
利用置信区间进行比较和推断：较窄的置信区间表示估计的精度较高，更能准确地反映真实情况。
避免过度解读 p 值
结合效应量一起分析。
理解 p 值的含义
正确解读置信区间
注意统计方法的局限性
识别和控制混杂因素：在实际研究中，往往存在多个因素相互影响。如果不控制混杂因素，可能会得出错误的结论。
交互作用的考虑：除了混杂因素，还要考虑变量之间的交互作用。
小样本问题：小样本可能导致统计结果的不稳定和不可靠。
大样本问题：大样本虽然可以提高统计功效，但也可能导致微小的差异被检测出具有统计学意义，而这些差异在实际应用中可能并不重要。
样本量对结果的影响
多因素分析中的混杂因素
