这是优达学城Udacity“数据分析师”课程的“统计学”部分的实践项目，在这跟大家分享，让大家了解统计学知识在实验中的应用。
项目概述
在该项目中，将对实验心理学中的典型现象——斯特鲁普效应展开调查。
将获得对实验的初步认识，根据结果作出假设，并亲自体验该实验任务。
然后，要查看其他执行了相同任务的人的数据，并计算出描述这些结果的一些统计数据。
最后，要根据你的假设解读结果。
为什么要做这个项目？
统计学是数据分析的主要组成部分，它可以帮助你调查数据，并根据观察到的情况作出推论。
统计学基础还可以帮助你利用他人的分析成果，并获取他人的调查结论。
用到的技能
学会利用统计学知识从数据中得出有效的结论，包括：
- 如何确定实验的组成部分
- 如何利用描述统计学描述样本质量
- 如何安排假设检验，对样本作出推论并根据结果得出结论
背景信息
在一个 Stroop （斯特鲁普）任务中，参与者得到了一列文字，每个文字都用一种油墨颜色展示。参与者的任务是将文字的打印颜色大声说出来。
这项任务有两个条件：一致文字条件，和不一致文字条件。
在一致文字条件中，显示的文字是与它们的打印颜色匹配的颜色词，如“红色”、“蓝色”。
在不一致文字条件中，显示的文字是与它们的打印颜色不匹配的颜色词，如“紫色”、“橙色”。
在每个情况中，我们将计量说出同等大小的列表中的墨色名称的时间。
每位参与者必须全部完成并记录每种条件下使用的时间。
调查问题
1. 我们的自变量是什么？因变量是什么？
自变量：显示文字与打印颜色是否匹配；
因变量：说出同等大小列表中墨色名称的时间；
2. 此任务的适当假设集是什么？你想执行什么类型的统计测试？为你的选择提供正当理由。
（1） 零假设：H0：μc=μic 显示文字与打印颜色是否匹配，不会影响说出列表中墨色名称的时间；
（2） 对立假设：Ha：μc ≠μic 显示文字与打印颜色是否匹配，会影响说出列表中墨色名称的时间；
符号解释：μc:Congruent总体的均值；μic ：Incongruent总体的均值
（3） 执行的是统计测试类型：
Dependent samples （Repeated measure）即相依样本（重复测试），具体是：two conditions（两种处理类型）；
T检验；
双尾检验；
（4） 理由：
此统计类型 控制了个性化差异，而且样本更少，性价比高，耗时更少，花费少；
不知道总体的标准差，只知道样本的标准差，所以用t检验，而不是z检验；
因为对立假设没有方向性，只要证明 不相等 即可，所以采用双尾检验；
现在轮到你自行尝试 Stroop 任务了。前往此链接，其中包含一个基于 Java 的小程序，专门用于执行 Stroop 任务。记录你收到的任务时间（你无需将时间提交到网站）。
现在下载此数据集，其中包含一些任务参与者的结果。数据集的每行包含一名参与者的表现，第一个数字代表他们的一致任务结果，第二个数字代表不一致任务结果。
3. 报告关于此数据集的一些描述性统计。包含至少一个集中趋势测量和至少一个变异测量。
（1） 集中趋势测量
（2） 变异测量
4. 提供显示样本数据分布的一个或两个可视化。用一两句话说明你从图中观察到的结果。
结论:总体来看，Incongruent 比 Congruent 用的时间要多；
5. 现在，执行统计测试并报告你的结果。你的置信水平和关键统计值是多少？你是否成功拒绝零假设？对试验任务得出一个结论。结果是否与你的期望一致？
置信水平α=0.05，双尾检验；
自由度df=23， t-critical=±2.069；
S=4.86；μc=14.05; μic=22.02; t= -8.02;
成功拒绝零假设 Reject H0；
结论：显示文字与打印颜色是否匹配，会影响说出列表中墨色的时间；
与我期望的一致，直方图观察到的就是“文字与打印颜色不一致”条件下用时会更多；
