本课程中的一些假设检验使用了 \(z\) 检验统计量，另一些使用了 \(t\) 检验统计量。要得到正确的 p 值，必须使用合适的检验统计量类型。
比例检验使用 \(z\) 还是 \(t\) 检验统计量？原因是什么？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
假设检验如何工作，能解决哪些问题？为此，您将完整走一遍单样本比例检验的流程。在此过程中，您会接触到 z 分数、p 值以及假阴性与假阳性错误等重要概念。
在本章中，您将学习如何使用 t 检验比较两组均值的差异，并将其扩展到使用 ANOVA 和两两 t 检验比较两组以上的情形。
现在，您将使用比例检验来比较两组之间的比例差异。通过动手练习，您会将比例检验扩展到两组以上，使用卡方独立性检验，并回到单样本情形，使用卡方适合度检验。
当前练习
最后，您将学习参数化假设检验所依赖的前提假设，并了解当这些假设不满足时如何使用非参数检验。
