目录）
第十二章分布类型的检验
12.1假设检验的基本思想
12.2正态分布检验
K-S检验的原理
分布拟合优度检验，其方法是将一个变量的累积分布函数与特定分布进行比较。
12.3二项分布检验
12.4游程检验
对二分变量的随机检验，可用于判断观察值的顺序是否为随机的。
对于两分类变量，连续数个相同取值的记录称为一个游程。
根据游程检验的假设，如果序列是真随机序列，那么游程的总数应当不太多也不太少，比较适中。
12.5蒙特卡罗方法
第十三章连续变量的统计推断（一）——t检验
13.1t检验概述
13.2样本均数与总体均数的比较
方差齐性检验
13.4配对设计样本均数的比较
第十四章连续变量的统计推断（二）——单因素方差分析
14.1方差分析简介
14.3均数间的多重比较
直接校正检验水准
专用的两两比较方法
1.LSD方法：最小显著差法（最简单、最灵敏），未对检验水准做出任何校正，只是在标准误的计算中充分利用了样本信息，为所有组的均数统一估计出了一个更为稳健的标准误，因此一般用于计划好的多重比较。
2.Sidak法：通过Sidak校正降低每次两两比较的一类错误概率，以达到最终整个比较的一类错误率为α的目的。
3.Bonferroni法：
4.Scheffe法：对多组均数间的线性组合是否为0进行假设检验，多用于进行比较的两组样本含量不等的情况
5.Dunnet法：常用于多个试验组与一个对照组间的比较
1.S-N-K法：根据预先指定的准则将各组均数分为多个子集，利用studentized range分布来进行假设检验，并根据所要检验的均数的个数调整总的一类错误概率不超过α。
2.Tukey法：要求各组样本含量相同，也是利用studentized range分布来进行各组均数间的比较，但他用于控制所有比较中最大的类错误的概率
3.Duncan法：与SNK法类似，只不过检验统计量服从的是Duncan’s multiple range分布。
两两比较的选择策略
14.4各组均数的精细比较
14.5组间均数的趋势检验
利用线性模型的有关原理对数据进行进一步的分析，以考察变量与处理之间是否存在某种依存关系。
第十五章有序分类变脸的统计推断——非参数检验
15.2两个配对样本的非参数检验
1.Sign符号检验：原理是如果两个配对样本实际上无区别，则将样本数据相减所得的差值应当大致有一半为正，一半为负，数量基本平衡。
适用于对无法用数字计量的情况进行比较，比如资料本身就是两分类，队友连续性资料最好不要使用。
2.wilcoxon符号秩和检验：即考虑了样本差数的符号，同时又考虑到差数的顺序。
3.McNemar：实际上就是常用的配对卡方检验，因此只适用于两分类资料，考察的重点两组间分类的差异，对于相同的分类则忽略不计。
特别适合于自身对照设计，用于分析处理前后的变化情况。
4.marginal homogeneity：McNemar多分类的扩展，适用于资料为有序的情况。
15.3两个独立样本的非参数检验
1.Mann-Whitney U 检验
15.4多个独立样本的非参数检验
1.Kruskal-Wallis H检验
15.5多个相关样本的非参数检验
1.Friedman检验
2.Kendall协和洗漱检验
3.Cochran检验
15.6秩变换分析方法
第十六章无序分类变量的统计推断——卡方检验
16.2单样本案例：考察哦抽样数据的性别分布
16.3两样本案例：不同收入级别家庭的轿车拥有率比较
16.4两分类变量间关联程度的度量
相对危险度
优势比
16.5一致性检验与配对卡方检验
16.6分层卡方检验
第十七章相关分析
17.1相关分析的简介
1.连续变量的相关指标：pearson相关系数
2.有序变量的相关指标：
3.名义变量的相关指标
4.其他特殊指标
17.2简单相关分析
积差相关系数
秩相关系数
17.3偏相关分析
