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差異性分析是統計學中一個核心概念，它幫助我們回答一個重要問題：不同群體之間觀察到的差異，是真實存在的，還是僅僅由隨機波動造成的？
差異性分析的核心是假設檢定。我們首先假設群體間沒有差異，這叫虛無假設。然後計算p值，如果p值小於0.05，我們就拒絕虛無假設，認為群體間存在顯著差異。
根據比較的組別數量，我們選擇不同的檢定方法。比較兩組時，可用獨立樣本t檢定或配對樣本t檢定。比較三組或以上時，使用單因子變異數分析。當數據不符合常態分佈時，則選用無母數檢定方法。
統計顯著性不等於實務重要性。效果量告訴我們差異的實際大小。Cohen's d是常用的效果量指標，0.2為小效果，0.5為中效果，0.8為大效果。在大樣本研究中，即使微小的差異也可能達到統計顯著，但缺乏實際意義。
進行差異性分析需要遵循系統性步驟：首先定義研究問題，建立虛無假設和對立假設，選擇適當的檢定方法，檢查數據是否符合前提假設，執行統計檢定，最後解讀結果。重要的是要記住，統計顯著的相關性不等於因果關係，同時要注意樣本的代表性。