本文介绍了统计学中的假设检验和正态性检验，阐述了它们在推断统计中的作用。通过Python的SciPy库展示了t检验和Shapiro-Wilk检验的示例代码，讲解了如何在Python中进行这两种检验。同时提到了其他统计库如StatsModels和pingouin，以及选择检验方法、设置显著性水平和理解结果的重要性。
假设检验与正态性检验及其在Python中的应用
假设检验（Hypothesis Testing）是统计学中一种常用的推断方法，用于验证关于总体参数的假设。它可以帮助我们根据样本数据来判断某种观察结果是否具有统计显著性，从而对总体进行推断。而正态性检验（Normality Testing）则是假设检验中的一种特殊情况，用于检验样本数据是否符合正态分布。
在Python中，我们可以使用不同的库和函数来执行假设检验和正态性检验。下面将介绍一些常用的库和示例代码。
假设检验（Hypothesis Testing）：
假设检验的一般步骤如下：
- 建立原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis），其中原假设是我们希望证伪的假设，而备择假设则是与原假设相对的假设。
- 选择适当的统计检验方法，例如t检验、z检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等，以及确定显著性水平（significance level）。
- 根据样本数据计算统计量（test statistic）。
- 基于统计量和显著性水平，计算p值（p-value）。
- 根据p值与显著性水平的比较，得出对原假设的结论。
以下是一个使用Python中的SciPy库进行t检验的示例代码：
from scipy import stats
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