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wiki/concepts/Statistical-Analysis.md

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+title: "Statistical Analysis"
+type: concept
+tags: [statistics, quality, data-science]
+sources: [testing-test-results-analyzer]
+last_updated: 2026-04-28
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+
+## Aliases
+- Statistical Methods
+- Quantitative Analysis
+- Confidence Interval Analysis
+
+## Definition
+
+统计分析——使用数学和统计方法从测试数据中提取洞察、验证假设、计算置信区间，确保所有结论有统计依据而非主观推断。
+
+## Core Methods (from TestResultsAnalyzer)
+
+```python
+import numpy as np
+from scipy import stats
+
+# 置信区间计算
+confidence_level = 0.95
+n = len(sample_data)
+mean = np.mean(sample_data)
+std_err = stats.sem(sample_data)
+ci = stats.t.interval(confidence_level, n-1, loc=mean, scale=std_err)
+
+# 假设检验
+t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group_a, group_b)
+significant = p_value < 0.05
+
+# 相关性分析
+correlation, p_val = stats.pearsonr(x, y)
+```
+
+## Key Principles
+
+- **95% Confidence Level**：默认使用 95% 置信水平，所有结论必须报告置信区间。
+- **Statistical Significance Required**：相关性和差异分析必须伴随 p-value 检验。
+- **Cross-Validation**：重要结论需多数据源交叉验证。
+- **Methodology Documentation**：分析方法必须记录以确保可复现。
+
+## Key Rules (from TestResultsAnalyzer)
+
+> "Always use statistical methods to validate conclusions and recommendations"
+> "Provide confidence intervals and statistical significance for all quality claims"
+> "Base recommendations on quantifiable evidence rather than assumptions"
+
+## Connections
+
+- [[Quality-Metrics]]：统计方法是质量指标计算的基础。
+- [[Failure-Pattern-Analysis]]：失败模式识别依赖统计方法。
+- [[Defect-Prediction]]：预测模型需要统计验证。
+- [[Release-Readiness-Assessment]]：发布决策依赖统计置信度。
+- [[Quality-ROI-Analysis]]：ROI 计算需要统计方法。