如何根据研究问题选择适当的统计检验方法？

选择合适的统计检验涉及将分析方法与研究问题和数据特征相匹配，以确保有效的推论。可行性要求评估数据属性和研究设计的一致性。 关键考虑因素包括变量类型（例如，名义型、有序型、间隔/比例型）、数据分布的正态性、观察值的独立性、组大小以及具体假设。参数检验（例如，t检验、方差分析、Pearson相关）假设数据为正态分布且为间隔/比例数据；非参数替代方法（例如，Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验、Spearman相关）则适用于其他情况。比较组之间差异的检验需要确定组是否独立或配对/匹配；检查关系则涉及选择相关分析或回归分析。在应用之前，始终验证检验假设。 首先，准确定义研究问题和假设。接下来，确定因变量和自变量的测量水平，并评估数据分布（例如，使用正态性检验）。然后，确定分析目标：比较组均值/比例（例如，t检验、卡方检验）、评估关系（例如，相关、回归）或预测结果（例如，线性或逻辑回归）。最后，咨询统计指南（例如，流程图）或软件文档，以确认所选择的检验符合数据结构。正确的选择是可信发现的基础。