【干货】7类常见的统计分析错误

主要观点总结

文章主要介绍了关于滥用平均值、样本统计量代替总体参数、样本量不足、p值判断、盲目套用正态分布、错把相关当因果和回归分析过度外推等问题，并给出了相应的应对策略和案例说明。

关键观点总结

关键观点1: 滥用平均值问题

文章指出了滥用平均值的问题，包括对于偏态数据的平均值不具有代表性，易被极端值影响，以及在不同性质的数据中被机械平均等问题。提供了正确的使用平均值的方法，如关注数据分布形态、结合其他指标一起分析等。

关键观点2: 样本统计量与总体参数的区别

文章强调了样本统计量不能直接代替总体参数，因为抽样误差存在，样本统计量和总体参数之间会有差异。提出了根据样本来推断总体时需要使用置信区间或假设检验的方法。

关键观点3: 样本量不足的问题

文章指出样本量不足可能导致样本均值或比率波动较大，提出了在样本量较小的情况下需要谨慎对待数据结论。

关键观点4: p值判断问题

文章提醒读者不能仅凭p值是否大于0.05来判断是否接受原假设，需要综合考虑其他因素。

关键观点5: 盲目套用正态分布问题

文章指出并非所有数据都服从正态分布，数据不服从正态分布时先要分析原因，并认识到除正态分布外还有很多可能的分布。

关键观点6: 相关与因果的区分

文章强调了相关不等于因果，但因果关系是相关关系的子集，采取改善措施需要针对真正的原因来改善，而不是针对相关关系采取措施。

关键观点7: 回归分析过度外推问题

文章通过案例提醒读者，不能过度外推回归分析结果，需要谨慎预测未来趋势。

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