论四大分配的统计假设
在推论母群的假设考验中，为了方便计算与比较，在符合某些条件之下，H0成立下的抽样
分配就是四大分配。
四大分配也就是纯理论上的最完美分配。
这些必须符合的条件就是统计假设，在统计假设没被违反下，四大分配才能顺利当成检定
的H0分配使用。
否则根据原始资料的H0抽样分配会与我们假设的四大分配有差异，那么检定错误的机率就
会上升。
所有的推论母群的统计假设最基本的就是抽样的独立性，任何推论统计都必定要符合独立
抽样。
Z分配，即Z检定下的最完美H0分配，等于常态分配。
在检定的历程中，根据中央极限定理，母群必须要为常态，或是抽样的样本数必须要显著
大于30以上。
t分配，即t检定下的最完美H0分配。在使用了母群变异数不偏估计值后，抽样分配就会比
常态分配略为高狭一点，自由度大于30以上就很接近常态。由于t检定常用在两个母群平
均数差异的检定，故也要满足变异数同质假定。
统计假设：常态母群、变异数同质
卡方分配，即卡方检定下的最完美H0分配，为Z分配的平方加总
自由度为1的卡方即为二项分配的z值平方，其抽样分配要形成常态，必须要让样本数大于
30以上
否则卡方分配就会失真，耶兹校正就是校正此误差的部分。
卡方分配也可以由z与t来组成 卡方/df=(z/t)平方
故满足卡方分配的假设，也需要满足z与t分配的假设
F分配，即F检定下的最完美H0分配
其利用变异数的比值来考验多个母群体的平均数的差异情形
它是最复杂的分配，卡方分配的组合形成了F分配，也自然承袭了前三检定的假设。
故满足F分配也需要满足前述三大分配的假设。
在组内设计中的多组平均数比较，还需符合球面性假设，代表各组两两的相关系数同质。
你会发现统计检定依复杂的程度来说，要符合的假设也愈多。
所以高阶统计检定发生错误判定的机率会较低阶统计还更高。
所以永远不要以为使用更高阶的统计方法，就代表你统计程度很好
那即然理论上的H0分配可能会失真
那什么是根据原始资料的真正H0分配？
没人知道。