在数据分析中，数据采样是一个非常重要的环节。它能够通过对总体数据的一定比例的抽样，来近似地了解总体的情况。但是，如何设定数据采样的规则呢？这是数据分析师必须面对的问题。计量管理专家GageTooling将详细介绍如何设定数据采样的规则，帮助大家更好地理解和应用数据采样技术。
前言零假设显著性检验 (NHST)是检验在零假设下观察到的数据或更极端数据的概率，并假设所有模型假设都是正确的；这记为 P(D|H~0~)。然而，在训练实践中，我们更想知道的是我们数据的实际意义。也就是说，例如我们的干预措施在我们的群体之间造成了多大的差异，重要的是，与我们的数据相适应的数值范围是什么，以及我们估计的精确度。后一个问题使我们能够从运动员样本中推断出更广泛的人群特征。本文的目的正是讨论如何达到这一目标。重要的是，这些可以通过 Microsoft Excel 计算，因此大多数教练都可以使用，本文包括一系列操作示例来讲解实操。
说实话，决定要转行那会我也犹豫过、迷茫过，但是现在我很庆幸自己当初的抉择。