假設檢定會對所要檢定的資料集做出一些前提假設，而只有在這些前提成立時，你從檢定結果得出的結論才有效。雖然不同檢定的前提有些差異，但也有一些是所有假設檢定都共通的。
下列哪一項是所有假設檢定的共通前提？
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假設檢定如何運作？可以解決哪些問題？為了找出答案，你將走過一次單一樣本比例檢定的流程。過程中，會遇到 z 分數、p 值，以及偽陰性與偽陽性錯誤等重要概念。
在本章中，你將學習如何使用 t 檢定比較兩個群體的平均數差異，並進一步以 ANOVA 與成對 t 檢定擴展到兩個以上的群體。
現在要來比較兩個群體的比例差異，並使用比例檢定。透過動手練習，你會把比例檢定擴展到兩個以上的群體，改用卡方獨立性檢定，並回到單一樣本情境，使用卡方適合度檢定。
最後，你將學習參數式假設檢定所依據的前提，並了解當這些前提不成立時，如何改用非參數檢定。
當前練習
