在数据分析中，探索性因子分析、验证性因子分析、信度分析，这几个步骤的顺序应该是怎样的
在满足正态性和方差齐性假设的情况下，独立样本 t 检验和 方差分析都可以用来比较两样本的均值，结果基本相同
不同软件的计算方式可能略有不同，但对于大多数应用场景而言，这些差异通常不会对模型结果的基本结论产生显著影响。
P值决定显著性，而F值是辅助计算P值的重要统计量; F值：反映变量之间差异或模型的解释力强弱。P值：用来做最终的显著性判断
变量和回归分析的标准化残差都可以绘制P-P图
方差齐性假设是方差分析和回归分析的重要假设。
方差分析（ANOVA）是一种用于比较两个或两个以上样本均值差异的统计方法，也被称为F检验.当自变量X只有一个时，称为单因素方差分析； 当自变量X有两个以上时，则为多因素方差分析。
卡方独立性检验是卡方检验的一个具体应用，用于判断两个分类变量之间是否独立