数据变量之间可以正相关，也可以负相关
观察数据变量有一个好办法，问一问“这些变量是正相关还是负相关”，若一种变量增大意味着另一种变量也增大，则为正相关；若一种变量增大意味着另一种变量减小，则为负相关。
现实世界中的各种原因呈现网络关系，而非线性关系
线性等于直觉
假设几个备选方案
假设检验的核心是证伪
请勿视图选出最合理的假设，只需剔除无法验证的假设，这就是假设检验的基础：证伪
不要使用基于直觉的满意法
诊断性
只要证据能够帮助你按照强弱程度对假设进行排列，它就具有诊断性。
将假设与证据逐条进行比较，看看哪种假设具有最强的证据支持。
只要能够帮助你评估各种假设的相对强度，证据和数据就具有诊断性
进行假设检验时，重点是要识别和找出诊断证据，非诊断证据不会给你带来任何进展。
也许无法一一剔除所有的假设，但可以判定哪个假设最强
总结；收集所有的证据逐条分析，证伪法比满意法合理。
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