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很多伙伴喜欢写论文，或者被逼着写论文，但是大部分的论文都会涉及到实验数据。
这些数据如何处理，就要涉及到医学统计学的运用了。
但是统计学检验的方法很多，t检验、秩和检验、χ2检验等等，千奇百怪，你怎么选？怎么用？
其实这些检验，都是基于假设检验。所谓“一叶而知秋”，说的就是假设检验。
为什么要用假设检验呢？
如果我们要比较两个人体重：
很简单，把他们都称一下，胖瘦自知。
甲同学70kg
乙同学72kg
如果我们要比较两个班同学的体重：
也很简单，把他们都称一下，胖瘦自知。
一班同学平均73kg
二班同学平均74kg
如果我们要比较两个城市乃至两个国家或地区的体重：
也很简单 没那么容易了。一下子来了几百万几千万人，你还能够把每个人都称一下吗？
经费不够，时间不够，而且不可能每个人都愿意来配合你称一下，特别是有些女生……
所以这样做不现实。
A市体重
B市体重
于是，统计学里面就用一种聪明的偷懒的方法来比较，那就是抽样。
我们可以从两个城市中拿出两个样本，比如每个城市都随机抽取100个人，分别对比他们的体重。然后使用样本对比的结果去推断和估计总体对比的结果。也是说，假设检验就是用样本来推断总体。
抽样的思想，就是“一花一世界，一叶一菩提”。如果样本量足够，总体的特性就会完全在样本中表现出来，达到管中规豹的效果。
然而，这里存在一个疑问：样本和样本对比的结果，与总体和总体对比的结果，两个结果是否吻合呢？前者能不能代表后者？
等我们理解了假设检验的原理和思想之后，你就会明白。
什么是假设检验？
举个例子来说明假设检验的思想：
假如有一天你带着我去澳门游玩，我们来到了赌场，你说技痒，想去玩几把。于是我忐忑地跟着你上了牌桌。老板问你想玩什么，你说想玩掷硬币。老板面不改色地从裤兜掏出一枚硬币给你，并规定正面向上你就赢，反之就输。于是你故作坚强的开始了**。
你第一次正面，无可厚非，这就是运气。
但第二次也是正面，接着第三、四……直到第十次都是正面，一直赢，那你觉得老板会放过你吗？你说你运气好呀，但他肯定认为你在出老千！
为什么老板会觉得你在出老千？
因为，不仅是老板，连我都认为你只是个凡人。
你只是个凡人
你不是赌神
请记得这句话“你只是个凡人”。这句话对于理解假设检验的思想非常重要！
逻辑是这样的：基于我们的理解，你只是个凡人，不是老千。而凡人的输赢是五五开的。
第一把正面的概率为50%，这个概率很高，凡人做得到。
第二把还是正面的概率为25%，直到第10把还是为正面的概率是0.0976%，这个概率就很低，凡人几乎做不到。
如果你到了第10把都是正面，那么这个时候老板不得不重新考虑对你的认知了。
因为如果不是老千，你要做到连续10次都掷出正面，这是不可能的。
所以他不得不怀疑自己最初假设的正确性。
所以，他推翻了自己的假设：你不是凡人，你就是老千！这就是一个反证法的过程。
这就是假设检验的基本思想。先有假设，才有检验。检验都是在假设的条件下进行的。
具体怎么检验？
一般就是三步走：
第一步：先假定两个城市的体重是相等的。（当个和事佬，先安抚情绪）
第二步：调查、分析，计算P值。（用事实说话）
第三步：得出结论。（用反证法给出结果）
1 假设：A市体重=B市体重。
2 检验：计算“两个样本中的体重都相等”这件事情发生的概率P.
如果“A市体重=B市体重”，那么在两个城市中各自抽出的这100个人，他们的体重全部相等的概率应该会很大。即使稍微有几个人不相等，那也是属于抽样误差的范围内。所以得到的推断结果如下。
3 结果：概率P值大，我们有理由相信假设成立，也就是A市体重=B市体重。
如果P值很小（一般认为P<0.05），也就是，“两个样本中的体重都相等”这个现象是个小概率事件，在生活中几乎不可能出现（就像你每次都赢钱一样），所以推翻原假设。于是有理由说A市人均体重与B市人均体重不相等。
到了这个时候，你就可以理直气壮的对一直在耳边嚷嚷不休的AB两帮人说：经过周密严禁的计算和论证，我可以很负责任的告诉你们，你们的体重不一样！
统计学主要作用有两种，一种是统计描述，一种是统计推断。
统计推断，主要就是从样本推断总体。
假如你要比较两种清洗方法对器械的清洗效果，那么你就要用这两种方法对全世界从古至今的所有器械进行清洗，得到了所有的数据之后，你才能说哪种方法效果好。
但这是不可能完成的。
所以，你就需要从样本推断总体，需要统计推断，需要假设检验。
假设检验的方法很多，针对不同的数据类型或者科研目的，可以采用不同的统计学方法。据我所知，CSSD的论文中最常用的就是χ2检验。