最近在学习概率与数理统计，对假设检验和相关性检验的概念有一些晕。比如我有一组数据，两个变量，有一个变量为平均家庭收入，另一个变量为平均幸福指数。现在我想分析这组数据，我的想法是先进行描述性统计分析，看看这两组数据的平均值，方差之类的数据。之后进行相关性检验，看一下这两组数据是否具有某些关系。如果有关系的话，再进行假设检验，提出h0和h1，判断假设是否成立，请问这样的过程是可行的吗？
因为我有一些混淆假设检验和相关性检验，这是两种不同的检验方法，用处也不一样？还是他们之间存在包含关系呢？
您的分析过程是可行的，并且可以帮助您了解两个变量之间的关系以及对这种关系进行推断。描述性统计分析可以提供关于数据的中心趋势、分散性和分布形态的信息。相关性检验可以帮助您确定两个变量之间是否存在线性关系，并给出这种关系的程度和方向。假设检验可以帮助您验证关于这种关系的假设，比如两个变量之间的相关系数是否显著不同于零，从而可以对数据所表示的总体进行推断。
假设检验和相关性检验是两种不同的检验方法，用途不同。相关性检验旨在确定两个变量之间是否存在线性关系，并给出这种关系的程度和方向。而假设检验则旨在对总体参数进行推断，例如总体均值、总体比例或总体方差等。假设检验通常包括提出原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算p值或判断统计量是否落在拒绝域等步骤。
需要注意的是，相关性并不一定意味着因果关系。即使存在强相关性，也不能保证一个变量的变化会导致另一个变量的变化。因此，相关性检验只是一个描述性工具，不能确定因果关系。在进行假设检验时，也需要注意因果关系和相关性之间的区别，并在提出假设时考虑这一点。