可以使用假设检验分析的数据类型

连续数据在任意两个值之间拥有不计其数的值。当您想要就总体均值、中位数、标准差或方差进行推断时，应当使用连续数据。

在度量零件或工艺的特征（如长度、重量或温度）时，通常获取连续数据。连续数据一般包括分数（或小数）值。例如，质量工程师想要确定平均重量是否不同于包装标签上标注的值 (500 g)。工程师抽取麦片盒样本并记录其重量。

应当使用 Bernoulli 数据来就比率或百分比进行推断。Bernoulli 数据通常是指二项数据，因为 Bernoulli 总体可以解释为二项总体。

当您将项、事件或人员归为两个类别中的一个类别时，会获取二项数据。这两个类别应当互斥，如是/否、通过/失败或者有缺陷/无缺陷。例如，工程师检查螺栓样本中是否存在可能导致螺栓不可用的严重裂缝。工程师记录已检测的螺栓数和已拒绝的螺栓数。他们想要确定有缺陷的螺栓所占的百分比是否小于 0.2%。

应当使用计数数据来就相关事件的发生率进行推断。

在对某个时间段、地区或其他观测长度内存在的特征、结果或活动进行计数时，会获得 Poisson 数据。Poisson 数据以每单位的计数形式进行计算，单位大小均相同。例如，公交公司的检查员对 30 天内公交车每天出现的故障次数进行计数。公司想要确定公交车的每日故障率。