美国大学统计推断课程太难学怎么办?

统计推断是利用样本推断总体特性的过程。统计程序使用样本数据来估计抽取样本的总体的特征。科学家通常希望了解一个群体的情况。在研究一种现象(如新药的效果或公众舆论)时，了解群体层面的结果要比只了解研究中相对较少的参与者更有价值。那么美国大学统计推断课程太难学怎么办?

一、如何进行统计推断

从最简单的形式来看，进行统计推断的过程要求您做到以下几点：

抽取能充分代表总体的样本。

测量您感兴趣的变量。

使用适当的统计方法将样本结果推广到总体，同时考虑抽样误差。

当然，这只是简单的版本。在现实世界的实验中，您可能需要组成治疗组和对照组，实施治疗，并减少其他变异来源。在更复杂的情况下，您可能需要创建一个过程模型。在进行统计推断的过程中有许多细节!了解如何将统计推断纳入科学研究。

统计推断需要使用专门的抽样方法，这种方法往往能产生具有代表性的样本。如果样本与您所研究的更大人群不一致，您就不能相信从样本中得出的任何推论。因此，使用适当的方法获取样本至关重要。最好的抽样方法往往能产生与目标人群相似的样本。了解有关抽样方法和代表性样本的更多信息。

获得代表性样本后，您需要使用一种可以进行统计推断的程序。虽然您可能会得到一个与总体相似的样本，但它永远不会与总体完全相同。统计学家将样本与总体之间的差异称为抽样误差。您在样本中看到的任何影响或关系实际上都可能是抽样误差，而不是真正的发现。推断统计会将抽样误差纳入统计结果中。了解有关抽样误差的更多信息。

二、常用推断方法

以下是四种可以进行统计推断的标准程序。

假设检验：使用具有代表性的样本来评估关于群体的两个相互排斥的假设。具有统计学意义的结果表明，在考虑抽样误差后，样本效应或关系在总体中存在。

置信区间：可能包含总体值的数值范围。该程序评估抽样误差，并在估计值周围增加一个余量，以说明估计值可能有多大的误差。

误差边际：与置信区间类似，但通常用于调查结果。

回归模型：对产生人口结果的过程进行估计。

三、统计推断示例

让我们以一项真实的流感疫苗研究为例，说明如何进行统计推断。这项研究的科学家希望评估流感疫苗是否能有效减少普通人群中的流感病例。然而，普通人群数量庞大，无法将其纳入研究范围，因此他们必须使用具有代表性的样本来对疫苗的有效性进行统计推断。

蒙托等人的研究*对 2007-2008 年流感季节进行了评估，并从 1 月到 4 月对参与者进行了跟踪调查。参与者年龄在 18-49 岁之间。他们挑选了大约 1100 名参与者，并将他们随机分配到疫苗组和安慰剂组。在对他们进行流感季节跟踪后，他们记录了各组的流感感染人数，如下所示。

四、蒙托研究结果

从上表可以看出，10.8% 的未接种者患上了流感，而只有 3.4% 的接种者患上了流感。疫苗的明显效果是 10.8% - 3.4% = 7.4%。虽然这似乎显示了疫苗效应，但这可能是抽样误差造成的侥幸。在数百万人口中，我们只对 1100 人进行了评估。我们需要使用假设检验和置信区间 (CI) 来做出正确的统计推断。

虽然细节超出了这篇介绍性文章的范围，但以下是我们可以使用双样本比例检验和置信区间做出的两个统计推断。

检验的 p 值小于 0.0005。在考虑抽样误差后，证据非常倾向于疫苗能有效降低人群流感感染率的假设。

此外，效应大小的置信区间为 3.7% 至 10.9%。我们的研究发现样本效应为 7.4%，但由于抽样误差，样本效应不太可能与人群效应完全相等。CI确定了一个可能包括总体效应的范围。

有关本研究和其他流感疫苗研究的更多信息，请阅读我的 "流感疫苗有效性 "一文。

总之，通过使用具有代表性的样本和适当的方法，我们对疫苗在整个人群中的有效性做出了统计推断。

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