上一次统计学和大家分享了统计描述的一些内容，今天我们来回顾一下统计推断的相关内容。统计推断我将从参数估计和假设检验两个部分来进行概述，可能大家看的教材不同，这一部分的组织结构也有差异，但我还是觉得分成这两部分比较容易理解。

参数估计，首先区分两个概念，什么是参数，什么是统计量。统计量是针对样本而言的，参数是针对总体而言的，以中国所有的6岁儿童为总体，以随机抽取的10000名6岁儿童为样本，前者的身高均值称为参数，后者的平均身高称为统计量。

由于总体的无限性，或者不可及等其他原因，参数无法直接获得，只能由统计量通过一定的方法来估计参数，这就是参数估计。参数估计有两种方法，一是点估计，二是区间估计。点估计属于较为粗糙的估计，它的原理很简单，直接以统计量的数值作为参数的数值。区间估计则是将统计量与标准误，得出一个具有较大置信度的包含参数的范围，这个范围称为参数的置信区间。

这一块内容，可能置信区间的概念比较难以理解，教材上一般这样阐述，以95%的置信区间为例，重复100次抽样，每次抽取的样本量都是n，每个样本都按照“均数±1.96*标准误”构建置信区间，这样就有100个置信区间出来，其中95个置信区间包含总体均数，5个置信区间不包含总体均数。大家耐心的领会一下吧。

看到上面置信区间的计算公式，有没有觉得和参考值范围很相像？这是经常会混淆的两个概念，因此区分置信区间与参考值范围也是本章的一个重点；捎带着区分一下标准差与标准误这两个概念吧，也是常常考察的东西。

罗嗦了这么多参数估计，下面进入假设检验。假设检验的目的、核心原理希望大家能领悟；好像前面我已经提过了，就是什么时候需要假设检验，什么时候不需要假设检验，这个要搞搞清楚。不要看到数据就检验，看到p<0.05就欢喜。p值的概念或者说内涵重点把握，还有检验水准，也就是α的内涵，α与p的区别和联系，这些小知识点多思考一下。假设检验的基本步骤，无效假设和备选假设的设定，也需要看一下。

第一种假设检验方法，t检验，首先知道进行t检验的前提条件，即正态性、方差齐，不满足这两个条件就不能做t检验。t检验的三种方法，单样本t检验、两独立样本t检验和配对t检验，怎么计算不是重点，重点是要学会识别资料，什么样的资料可以用单样本t检验，什么样的资料可以用两独立样本t检验，什么样的资料可以用配对t检验；掌握了这些，t检验就算是过关了。

这一次就over到这里。