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一般任何一篇实验性的论文里，年天都要有统计学分析这一模块。首先，然气我们要确定这两组数据是不是正太分布，是不是等方差，根据我们上面列的表格，选择合适的假设检验的方法。

概率现代统计学可分为统计描述和统计推断两个部分。上图是常见的科研论文里呈现数据的柱状图，继续我们一般使用ORIGIN或者Graphpad便可以画出来。假设检验则是利用小概率反正法思想，走低从问题的对立面（H0，走低原假设）出发，假定H0成立的条件下，去计算检验统计量，获得P值，再通过P值来在H0，H1（备择假设）之间做进一步取舍。

我们举个例子，下半消费比如说我们假设实验组和对照组两者均值相等，下半消费根据假设检验求算出P值小于0.05，这也就说明只有5%不到的概率表示原假设（实验组和对照组两者均值相等）成立，介于这概率太低，那么也就能说明原假设应该是不成立的，也就是实验组和对照组两者均值不相等，有显著性差异。年天双样本 T 检验和置信区间: 对照组, 实验组方法μ₁: 对照组 的均值µ₂: 实验组 的均值差值:μ₁-µ₂未针对此分析假定等方差。

几乎每篇实验性的科研论文里都要有对照组和实验组，然气我们往往也是将实验组和对照组相比，然气看看性能是变好了还是变差了，有没有显著性差异呢？大部分科研搬砖者们都会进行假设检验，求算出P值，如果P值小于0.05， 我们就说两者之间有显著性差异。

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