183****7858回答（1）
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Essie2026-05-22 13:51:27
Essie同学你好，数据不随机时，不能可靠地用参数假设检验，核心原因是：参数假设检验的结论依赖“样本是从总体中随机抽取的”这个前提。
如果数据不是随机来的，就可能有系统性偏差。比如只调查了某一类人、某一类公司、某一段特殊时期的数据，那么样本均值、方差、标准误都可能不能代表总体。这样再去算 t 值、p 值、置信区间，看起来很精确，但其实推断对象已经偏了。
所以不是公式不能算，而是算出来的显著性结论不能推广到总体。简单说：随机性保证“样本能代表总体”；没有随机性，参数检验的 p-value 和显著性判断就失去了可靠基础。
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