《上下文中的统计假设检验：可重复性、推理和科学(Statistical Hypothesis Testing in Context: Reproducibility, Inference, and Science)》

Fay和Brittain提出了统计假设检验和兼容置信区间，重点是应用和正确的解释。重点是为应用统计学家提供足够的工具——以及在其中选择的建议——为几乎任何问题找到合理的方法，并通过修改现有方法找到足够的理论来解决新问题。在涵盖了基本的数学理论和科学原理之后，针对特定类型的数据开发了测试和置信区间。本书涵盖了应用程序的基本方法，例如创建测试的一般程序（例如，似然比，自举，排列，模型测试），多重测试的调整，聚类，分层，因果关系，删失，缺失数据，组顺序测试和非劣效性测试。作者开发的新方法贯穿始终，例如用于比较两个样本的融合置信区间以及与Wilcoxon-Mann-Whitney检验和Kaplan-Meier估计相关的置信区间，以及示例、练习和 支持实际使用的R 软件包。