无效假设检测通常包括对数据的统计分析，以确定观察到的结果是否可以归因于偶然因素或是否存在真正的效应。
t 检验：用于比较两个样本均值是否存在显著差异。
方差分析（ANOVA）：比较多个样本均值是否存在显著差异。
卡方检验：用于检验分类变量之间的关联。
相关性分析：评估两个变量之间的线性关系。
回归分析：确定变量之间的数学关系。
样本量计算：确定所需的样本大小以达到一定的检测功效。
数据正态性检验：检查数据是否符合正态分布。
方差齐性检验：验证不同组之间的方差是否相等。
功效分析：评估检测的敏感性和特异性。
置信区间估计：提供对总体参数的估计范围。
假设检验的选择：根据研究问题和数据类型选择合适的检验方法。
多重比较校正：处理多个比较时的误差控制。
效应量计算：衡量观察到的效应大小。
数据预处理：包括数据清洗、转换和缺失值处理。
统计软件的使用：如 SPSS、R 等。
结果解释和报告：清晰地传达检测结果和结论。
实验设计：确保检测的有效性和可靠性。
随机化和盲法：减少偏差和误差。
对照组的设置：比较处理组和对照组的差异。
重复测量设计：适用于对同一对象进行多次测量的情况。
交叉设计：用于比较不同处理在不同时间段的效果。
因子分析：探索多个变量之间的潜在结构。
主成分分析：提取数据的主要成分。
判别分析：根据已知的类别对新样本进行分类。
聚类分析：将数据分组为相似的子集。
生存分析：处理生存时间数据。
可靠性分析：评估测量工具的稳定性和一致性。
灵敏度分析：考察模型或检测结果对参数变化的敏感性。
模型选择和评估：选择合适的统计模型并评估其性能。
数据可视化：使用图表展示检测结果。
