在整理《多元统计分析》中“假设检验方法选择”这一核心章节时，我再次运用了逻辑流程图思想，将看似繁杂的各种检验方法整合为一个清晰的决策路径。我的笔记以“检验目标”与“数据前提”为两大基石，构建了一个层层递进的判断流程。
整个思考流程的起点是明确我们的检验对象究竟是什么。第一步，也是最重要的分水岭，就是区分目标是检验均值向量还是协方差矩阵，这决定了我们将走向完全不同的方法分支。如果目标是检验均值向量，我们立刻需要审视一个关键的数据条件：总体协方差阵是否已知。倘若已知，那么无论样本量大小，我们都可以稳健地使用Hotelling's T²检验这一理论根基。但在现实研究中，总体协方差阵大多是未知的，此时决策树便引向了第二个关键节点：即样本量n与变量数p的大小关系。当n大于p时，我们依然可以安全地驶入Hotelling's T²检验的领地；然而一旦陷入n小于或等于p的“维度灾难”困境，传统方法便会失效，我们必须果断转向高维均值检验的专门方法。
另一方面，如果我们的初始目标是检验协方差矩阵，那么流程图会引导我们思考另一个问题：我们是将其与一个特定的矩阵进行比较，还是需要判断多个总体的协方差阵是否齐性？对于前者，我们通常采用基于似然比原理的检验；而对于后者，尤其是在进行MANOVA模型前的预检验，Box's M检验便成为了我们的标准工具。
这套流程化的笔记方式，让我真正从“记忆方法”升华到了“理解逻辑”。它使我清晰地看到，每一个统计方法都不是孤立存在的，其背后都有严格的应用前提和明确的适用边界。在复习备考时，我的大脑里不再是零散的名词，而是一张活生生的“决策地图”，无论面对何种题目，我都能顺着这张图的指引，一步步推导出最恰当的检验方法，思路从未如此条理清晰。
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