I类错误，也称为假阳性错误，就是说实际上总体并无差异，原假设H0是成立的，但是通过假设检验P≤α，在设定α的检验水准下，拒绝了H0，认为有差异，出现了假阳性的现象。前面提到的检验水准α，就是预先设定允许犯I类错误概率的最大值，此时犯I类错误

结果解释要简单归纳所有重要结局指标的结果，要保证证据的完整性和适用性...

上一篇文章介绍了前两个步骤：确定是否需要新的预测模型，确定模型的目的和预期用途。今天我们来讲第3个步骤：评估数据的质量和数量。

堆积面积图常展示因变量在两个自变量类别间的差异。其中，其中因变量一般为连续或有序多分类变量，其中一个自变量则一般是有序多分类或无序多分类变量，另一个自变量只能是分类（二分类、有序多分类或无序多分类）变量。