[Big Data] 2016/9/21 台北醫學大學.大數據學分班.學習筆記

統計分析步驟：
1. 具體定義要回答的問題（將問題已統計方式描述）
2. 建立Null Hypothesis及Alternate Hypothesis （數學式）
3. 定義關聯問題的變數
4. 定義變數類型
5. 設計實驗控制或攪亂confounding variables
6. 基於以上的假設和變數，選擇一個最好的統計檢定方法
7. 如果可以的話，做一次power analysis來決定實驗中最佳的取樣大小
8. 開始實驗
9. 檢驗資料是否符合統計檢定的假設，如果不符合，再選擇更適合的檢定方式
10. 套用統計檢定方法並判讀結果
11. 將結果製圖、製表，以利溝通
Null Hypothesis（虛無假設）：統計上對參數的假設 (hypothesis) 為對一個或多個參數的論述 (statement) ，其中欲檢驗其正確性者稱為虛無假設 (null hypothesis) 。
Statistical Hypothesis Testing

Tabularised relations between truth/falseness of the null hypothesis and outcomes of the test:^[2]

Table of error types		Null hypothesis (H₀) is
Table of error types		Valid/True	Invalid/False
Judgment of Null Hypothesis (H₀)	Reject	Type I error (False Positive)	Correct inference (True Positive)
Judgment of Null Hypothesis (H₀)	Fail to reject	Correct inference (True Negative)	Type II error (False Negative)
Type I = True H₀ but reject it (False Positive) Type II = False H₀ but fail to reject it (False Negative)