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統(tǒng)計學可以從有限數(shù)據(jù)中得出一般結(jié)論。推斷統(tǒng)計學的全部要點是從有限的數(shù)據(jù)中推斷出一個一般結(jié)論。“描述性統(tǒng)計學”只是描述數(shù)據(jù) ，未得出任何一般結(jié)論。但統(tǒng)計學的挑戰(zhàn)和困難之處在于從有限的數(shù)據(jù)中得出一般結(jié)論。
無法憑借直觀來理解統(tǒng)計學 ?！爸庇^”一詞有兩層含義。其中一種含義是“易于使用和理解 ?！薄爸庇^”的另一種含義是“本能，或即使沒有理由，也按照自己認為真實的東西去做。”使用該定義，統(tǒng)計推理絕非直觀。思考數(shù)據(jù)的樹根，直觀往往會將我們引入歧途。人們經(jīng)常在隨機數(shù)據(jù)中看到模式，并經(jīng)常得出未經(jīng)確認的結(jié)論。從數(shù)據(jù)中得出有效結(jié)論需要統(tǒng)計的嚴密性。
統(tǒng)計結(jié)論總是以概率的形式出現(xiàn) ?！敖y(tǒng)計學意味著不能說絕對確信 ?！比绻粋€統(tǒng)計學結(jié)論似乎已確定，則可能是你在誤解某些事情。統(tǒng)計學的全部意義是量化不確定性。
所有統(tǒng)計檢驗均基于假設。每個統(tǒng)計推斷均基于一系列假設。不要試圖解讀任何統(tǒng)計結(jié)果，直至您看完那個列表。每一次統(tǒng)計計算背后的假設是，數(shù)據(jù)是隨機抽樣的數(shù)據(jù) ，或至少代表可收集到的更大數(shù)量的值。如果你的數(shù)據(jù)不能代表你本可（但沒有）收集的更大數(shù)據(jù)集，則統(tǒng)計推斷將沒有意義。
應提前作出關于如何分析數(shù)據(jù)的決定。分析數(shù)據(jù)需要許多決定。參數(shù)檢驗或非參數(shù)檢驗？是否排除異常值？是否首先轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)？是否對外部對照值進行標準化？是否調(diào)整協(xié)變量？是否在回歸中使用加權因素？所有這些決定（以及更多）均應為實驗設計的一部分。如果統(tǒng)計分析的決定是在檢查數(shù)據(jù)之后作出，統(tǒng)計分析很容易成為一種高科技的顯靈板 - 一種產(chǎn)生預定結(jié)果的方法，而非一種分析數(shù)據(jù)的客觀方法。新名稱是p - 值篡改。
置信區(qū)間量化精確度，且易于解讀。【統(tǒng)計學的基本概念統(tǒng)計學的基本概念有哪些】假設你已計算所收集的一組值的平均值，或者產(chǎn)生某個事件的受試者比例。這些值描述你分析的樣本。但你抽樣的整個群體如何？真實的群體平均值（或比例）可能更高，也可能更低。95%置信區(qū)間的計算考慮了樣本量和分散性。給定一組假設，你可95%的確定置信區(qū)間包括真實的群體值（你只能通過收集無限量的數(shù)據(jù)進行確定）。當然， 95%并無特殊之處，僅僅是一種慣例 ?？舍槍θ魏纹谕闹眯懦潭扔嬎阒眯艆^(qū)間。幾乎所有結(jié)果 - 比例、相對風險、優(yōu)勢比、平均值、平均值之間的差值、斜率、速率常數(shù)...- 應附加置信區(qū)間。
一個P值檢驗一個零假設，且在開始時可能會很難理解。P值邏輯起初似乎很奇怪。檢驗兩組是否不同時（不同平均值，不同比例等），首先假設這兩個群體實際上相同。稱之為“零假設” 。然后詢問：如果零假設為真，則隨機獲抽樣本之間的差異與實際觀察到的差異一樣大（甚至更大）的可能性是多少？如果P值很大，則你的數(shù)據(jù)與零假設一致。如果P值很小，只有很小的可能性，則隨機機會產(chǎn)生的差異與實際觀察到的差異一樣大。這使你質(zhì)疑零假設是否正確。如果你不能確定零假設，就不能解讀P值。
“統(tǒng)計學顯著性”并不意味影響很大或在科學上很重要。如果P值小于0.05（一個任意的、但廣泛接受的閾值），則認為結(jié)果具有統(tǒng)計學顯著性。該短語聽起來很明確。但這意味著，這僅僅是偶然，在不到5%的時間，發(fā)生你觀察到的差異（或聯(lián)系或相關..）（或更大的差異）。就是這樣。一個在科學上或臨床上不重要的微小影響可能具有統(tǒng)計學顯著性（尤其是在大樣本量中）。該結(jié)論也可能錯誤，因為你會得出一個結(jié)論，結(jié)果在5%的時間具有統(tǒng)計學顯著性，這僅僅是偶然。
“無顯著性差異”并不意味著沒有效果、效果很小或與科學無關。如果差異無統(tǒng)計學顯著性，則可得出結(jié)論：觀察到的結(jié)果并非與零假設不一致。注意雙重否定。不能得出零假設為真的結(jié)論。很有可能是零假設錯誤，且群體之間確實存在差異。對于小樣本量而言，這尤其是一個問題。需要根據(jù)該結(jié)果作出決定時，將一個結(jié)果定義為具有統(tǒng)計學顯著性或不具有統(tǒng)計學顯著性是有意義的做法。否則，統(tǒng)計學顯著性的概念對于數(shù)據(jù)分析沒有什么幫助。
多重比較使得難以解讀統(tǒng)計結(jié)果。在一次檢驗許多假設時，多重比較的問題使其結(jié)果變得具有欺騙性。如果有5%的檢驗“具有統(tǒng)計學顯著性” ，且如果檢驗了許多假設，則可能就會期望得到許多具有統(tǒng)計學顯著性的結(jié)果 ?？墒褂锰厥獾姆椒▉頊p少該問題，即，發(fā)現(xiàn)假的但具有統(tǒng)計學顯著性的結(jié)果，但這些方法也使得發(fā)現(xiàn)真實的效果變得更加困難。多重比較可能非常難以實施。僅當所有分析均計劃妥善，且執(zhí)行并報告所有計劃妥善的分析均時，才可能正確解讀統(tǒng)計分析。然而，這些簡單的規(guī)則遭到廣泛地破壞。
相關性并不意味著因果關系。兩個變量之間具有統(tǒng)計學顯著性的相關性或關聯(lián)可能表明一個變量會受到另一個變量的影響。但這可能只是意味著兩者均受到第三個變量的影響 ?；蛘哌@可能是一個巧合。

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