與 t.test() 和 prop_test() 不同，chisq_test() 沒有 "alternative" 引數來指定對立假設要考量哪一側的尾端。
t.test()
prop_test()
chisq_test()
"alternative"
在卡方檢定中，幾乎一定會考量哪一側的尾端？
本練習屬於課程
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了解為什麼假設檢定有用，並逐步完成單一樣本比例檢定的工作流程。過程中你會接觸到 z 分數、p 值，以及偽陰性與偽陽性等重要概念。也會介紹 Stack Overflow 調查與醫療延遲出貨資料集。
學習如何使用 t 檢定檢查兩組之間的平均數差異，並進一步透過 ANOVA 與成對 t 檢定擴展到兩組以上的情境。
學習如何用比例檢定比較兩組之間的比例差異，接著以卡方獨立性檢定擴展到多組情境，最後回到單一樣本的卡方適合度檢定。
當前練習
認識母數型假設檢定所依賴的前提，並了解當這些前提不成立時，如何使用以模擬為基礎與以名次為基礎的無母數檢定來進行分析。
