置信区间:confidence interval，是指由由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度。简单来说就是只有概率还不行，还得知道概率发生的范围。例如，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95以上的置信区间是（50%,60%），那么他的真实支持率有百分之九十五的机率，落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之5。
cor.test函数每次只能检测一组变量。它有四个重要的参数，x和y是需要检测的相关性的变量，alternative参数指明是进行两边检验(two.sided)或正相关检验(greater)或负相关检验(less)。method参数选择算法(Pearson、Spearman、Kendall)
psych包中的corr.test可以一次性检验多组变量，可以递归计算整个数据集。
该函数不仅计算了相关系数，而且计算了相关性检验的值
偏相关
t检验适用于样本含量较小，总体方差未知的正态分布数据
UScrime数据集是美国七个州的刑罚制度对犯罪率影响的数据集。
t检验使用t.test()函数,格式为y~x，其中y是数值型变量，x是二分型变量。波浪线后面是分组变量，南方和北方分成两组，做了t检验。
如果想在多余两个组的数据中进行比较，数据符合正态分布我们就用方差分析，如果不符合正态分布则用非参数的方法。在相关性检验中，我们可以用参数方法和非参数 方法。统计分析方法包括参数检验和非参数检验，
T检验：符合正态分布的数据用T检验秩和检验：不满足正态分布的数据用秩和检验
正态分布的检验
非正态分布
非正态分布中值比均值有意义
如果点在直线两侧则为正态分布。图示为非正态分布
wilcox.test(变量1,变量2)
prop.test(抽样阳性, 抽样总数, p=已知百分比, alternative = "greater")
alternative 参数，假设方向用greater或less，默认双侧检验。
用于检验实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。卡方值越大说明偏离越大，卡方值越小，说明偏离程度低。卡方值为0说明完全符合。
