从美国CDC网站下载NHANES数据并进行整合
为了制作一个方差分析相关的课件，去美国CDC网站下载了几个数据集并进行了整合。过程很简单，记录如下：因为要用到糖化血红蛋白检测结果以及人种、年龄、是否糖尿病患者等数据，所以要下载3个数据集：先进入站点：NHANES Questionnaires, Datasets, and Related Documentation (cdc.gov)选择一个比较近的年份 NHANES 2017-2018：下载列
今天聊聊数据的分布
对任何数据的统计分析，都是从统计描述开始的。而数据的分布情况，是统计描述最基本最核心的内容。什么是数据的分布统计上的分布，与位置（location）和频数（frequency）有关；在一个坐标系中，数据在不同位置上往往具有不同的频数，数据的分布就是用来描述这个特征的。比如，男性和女性（某研究中定期进行锻炼的研究对象）的体重指数（计量资料）分布：体重指数（计量资料）分布再比如，在UCLA的演示数据集
统计推断的实质与内涵
任何抽样研究，抽样误差都是不可避免的。当我们抽取了一个样本，如何知道这个样本的特征，就一定是总体特征的真实反映，而不是由于抽样误差导致的假象呢？比如：正常的新生儿，体重平均是6斤半，某医生收集了35例早产儿的体重，平均体重是5斤。那么能不能从他收集的数据，直接得出早产儿的体重，要比足月的新生儿低这个结论呢。能不能下这个结论，最重要的，要解决一个问题：样本中的这30个数据，会不会存在较大的抽样误差，
为什么使用Fisher确切概率法而不是卡方检验
Fisher's exact test is a statistical significance test used in the analysis of contingency tables. Although in practice it is employed when sample sizes are small, it is valid for all sample sizes.Wit
常在河边走, 哪有不湿鞋--关于假设检验与检验水准α
[细说统计]之-统计基础(2)统计学中的假设检验，是一种基于概率的反证法，我们称之为“小概率反证法”。与数学上的反证法不同，用假设检验的方法证明了的命题，也有可能是错误的。用假设检验的方法，证明小明同学作弊了，需要分三步走：Step 1：明确两个假设（命题），并明确冤枉小明的概率大小H0(无效假设)：小明没有作弊H1(备择假设)：小明作弊了检验水准：α=0.05（当拒绝H0、接受H1时，犯错的概率