脑科学统计方法总结

1 假设检验

假设检验是指母体上做出某项假设，从母体随机的抽取一个子样，用它检验此项假设是否成立。在母体上的假设可分为两类：

（1）对母体分布的参数做出某项假设，一般是对母体的数字特征作一项假设，用母体中子样检验此项假设是否成立，称这一类为参数假设检验。

（2）对母体分布作某项假设，用母体中子样检验此项假设是否成立，称这一类为分布假设检验。下面重点总结在脑科学中常用的参数检验方法——t检验。
t检验（t-test）又称学生t检验（Student t-test）可以说是统计推断中非常常见的一种检验方法，用于统计量服从正态分布，但方差未知的情况。t检验的前提是要求样本服从正态分布或近似正态分布，如果不满足正态分布可以利用一些变换（取对数、开根号、倒数等等）试图将其转化为服从正态分布是数据，如若还是不满足正态分布，只能利用非参数检验方法。不过当样本量大于30的时候，可以认为数据近似正态分布。

t检验最常见的四个用途：
1）单样本均值检验（One-sample t-test）。用于检验 总体方差未知、正态数据或近似正态的 单样本的均值 是否与已知的总体均值相等。

2）两独立样本均值检验（In