双尾检验和单尾检验

5.单尾检验和双尾检验

单尾检验和双尾检验在对平均数的检验中，如果研究者不仅关心样本统计量的均值与总体均值的差异，还关心这个差异的特定方向，正差异或者负差异，那么这种模式就是单尾检验；如果研究者只关心样本均值与总体均值是否有显著差异，而不去追究差异是正的还是负的，那么就采用双尾检验模式。

1.单尾检验（1）左单侧检验：考虑总体均值是否低于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图1.1 左单侧检验（2）右单侧检验：考虑总体均值是否高于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图1.2 右单侧检验2.双尾检验具体而言，双尾检验的零假设取等式，备择假设取不等式。

如：由于双侧检验不问差距的正负，所以给定的显著性水平α，须按正态对称分布的原理平均分配到左右两侧，每方各为α/2，相应得到下临界值为−Zα/2 ，上临界值为Zα/2。

如图1.3。

图1.3 双尾检验案例操作假定，据报道，某高校大学生一月的饮料花费≥100元，调查后得到“饮料消费数据”，如图1.4。

是否可以否定该结论？图1.4 饮料消费数据此时：α=0.05，左侧单尾检验，以“显著性（双尾）”除以2，看是否小于0.05进行判断。

Step1：选择“分析—比较平均值—单样本T检验（S）…”，如图1.5图1.5 单尾、双尾检验菜单Step2：完成第一步后，得到“单样本T检验”对话框，如图1.6所示。

图1.6 单样本T检验对话框1Step3：将变量“饮料消费”移至右侧“检验变量”框中，然后将“检验值”设定为100，如图1.7所示。

图1.7 单样本T检验对话框2Step4：完成设置后，单击“确定”，得到结果，如表1.1和表1.2。

结论：“显著性（双尾）”的值0.040除以2等于 0.020<α=0.05，所以要拒绝零假设，接受备择假设，即该高校一个月饮料花费不大于等于100元。

平均值为90.30元。

8.4 单正态总体均值的U检验(双尾)

概率论与数理统计08假设检验均值的假设检验U 检验（单尾和双尾）t 检验（单尾和双尾）单个总体单个正态总体均值μ的假设检验均值的双尾U 检验（σ2已知）1.假定条件：总体服从正态分布，方差已知2. 原假设:H 0: μ=μ0备择假设:H 1:μ≠μ03. 使用U -统计量U ~(0,1)N n X μσ−=均值的双尾U 检验（σ2已知）U-统计量的分布临界值临界值α/2α/2拒绝域拒绝域接受域1 -α临界值临界值α/2α/2拒绝域拒绝域接受域1 -αU -统计量的分布均值的双尾U 检验（σ2已知）临界值临界值α/2α/2拒绝域拒绝域接受域1 -αU -统计量的分布均值的双尾U 检验（σ2已知）临界值临界值α/2α/2拒绝域拒绝域接受域1 -αU -统计量的分布均值的双尾U 检验（σ2已知）均值的双尾U 检验（σ2已知）例某机床厂加工一种零件，设零件的椭圆度（单位：mm）近似服从正态分布，μ=0.081，σ=0.025.今换一种新机床进行加工，抽取n=200个零件进行检验，得到的椭圆度均值为0.076.试问新机床加工零件的椭圆度的均值与以前有无显著差异？(α＝0.05)均值的双尾U 检验（σ2已知）•H0: μ= 0.081•H1: μ≠0.081α= 0.05•n= 200•临界值:uα2= 1.96检验统计量:U0 1.96-1.96.025拒绝H0拒绝H.025决策:结论:在显著性水平5%下拒绝H证据表明新机床加工零件的椭圆度与以前存在显著差异.U=x−μ0Τσn=0.076−0.081Τ0.025200=−2.83。

假设检验的几种方法

假设检验的几种方法假设检验是统计学中常用的一种技术。

它可以帮助人们查看样本数据是否具有代表性，并据此作出关于总体数据的推断。

假设检验的目的是对一个关于总体的假设进行检验，看样本数据是否支持这个假设，或者是否应该拒绝这个假设。

假设检验方法的选择取决于所要检验的问题，而统计学家通常会使用以下四种方法：1. Z检验Z检验适用于大样本，即样本数量大于30个，总体标准差已知的情况下。

它用于检验给定样本均值是否与总体均值相等，或两个样本均值是否相等。

该检验将样本均值与总体均值之间的差异量标准化，得到标准差，从而得出样本和总体均值之间的关系。

2. t检验t检验适用于小样本情况，即样本数量少于30个，总体标准差未知，并且样本符合正态分布。

它用于检验给定样本均值是否与总体均值相等，或两个样本均值是否相等。

该检验将样本均值与总体均值之间的差异量标准化，得出t值，然后与t分布表中相应值比较，从而得出样本和总体均值之间的关系。

3.单尾检验单尾检验是针对所检验的问题的方向（即是大于还是小于）进行的检验。

它根据所研究的问题，将给定样本的假设分为单尾和双尾假设。

单尾检验用于检验一个样本是否比另一个样本更高（或更低），并估计差异的显著性。

4.双尾检验双尾检验用于检验给定样本均值是否与一个已知总体值相等，或者检验两个样本之间的差异是否显著。

它提供了一种可靠的方法，用于估算样本均值与总体均值之间的差异，并考虑标准误差的影响。

总之，假设检验方法的选择应该取决于分析者要研究的问题。

在尽可能保持样本数据的准确性的情况下，正确选择假设检验方法可以提高数据分析的效果。

双尾检验和单尾检验

双尾检验和单尾检验内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）双尾检验和单尾检验通常假设检验的目的是两总体参数是否相等，以两样本均数比较为例，无效假设为两样本所代表的总体均数相等；备择假设为不相等（有可能甲大于乙，也有可能甲小于乙）既两种情况都有可能发生．而研究者做这样的假设说明（１）他没有充分的理由判断甲所代表的总体均数会大于乙的或甲的会小于乙的；（２）他只关心甲乙两个样本各自所代表的总体均数是否相等？至于哪个大不是他关心的问题．这时研究者往往会采用双侧检验．如果研究者从专业知识的角度判断甲所代表的总体均数不可能大于（或小于）乙的，这时一般就采用单侧检验．例如：要比较经常参加体育锻炼的中学男生心率是否低于一般中学男生的心率，就属于单侧检验．因为根据医学知识知道经常锻炼的中学男生心率不会高于一般中学男生，因此在进行假设检验时应使用单侧检验．单尾检验和双尾检验的区别在于他们拒绝H0的标准。

单尾检验允许你在差异相对较小时拒绝H0，这个差异被规定了方向。

另一方面，双尾检验需要相对较大的差异，这个差异不依赖于方向。

所有的研究者都同意单尾检验与双尾检验不同。

一些研究者认为，双尾检验更为严格，比单尾检验更令人信服。

因为双尾检验要求更多的证据来拒绝H0，因此提供了更强的证据说明处理存在效应。

另一些研究者倾向于使用单尾检验，因为它更为敏感，即在单尾检验中相对较小的处理效应也可能是显着的，但是，它可能不能达到双尾检验的显着性要求。

那么我们是应该使用单尾检验还是双尾检验？？通常，双尾检验被用于没有强烈方向性期望的实验研究中，或是存在两个可竞争的预测时。

例如，当一种理论预测分数增加，而另一种理论预测分数减少时，应当使用双尾检验。

应当使用单尾检验的情况包括在进行实验前已经有方向性预测，或强烈需要做出方向性预测时。

对于假设检验，其检验统计量的异常取值有2个方向，即概率分布曲线的左侧（对应于过小的值）和右侧（对应于过大的值）。

双尾检验和单尾检验

双尾检验和单尾检验通常假设检验的目的是两总体参数是否相等，以两样本均数比较为例，无效假设为两样本所代表的总体均数相等；备择假设为不相等（有可能甲大于乙，也有可能甲小于乙）既两种情况都有可能发生．而研究者做这样的假设说明（１）他没有充分的理由判断甲所代表的总体均数会大于乙的或甲的会小于乙的；（２）他只关心甲乙两个样本各自所代表的总体均数是否相等？至于哪个大不是他关心的问题．这时研究者往往会采用双侧检验．如果研究者从专业知识的角度判断甲所代表的总体均数不可能大于（或小于）乙的，这时一般就采用单侧检验．例如：要比较经常参加体育锻炼的中学男生心率是否低于一般中学男生的心率，就属于单侧检验．因为根据医学知识知道经常锻炼的中学男生心率不会高于一般中学男生，因此在进行假设检验时应使用单侧检验．单尾检验和双尾检验的区别在于他们拒绝H0的标准。

单尾检验允许你在差异相对较小时拒绝H0，这个差异被规定了方向。

另一方面，双尾检验需要相对较大的差异，这个差异不依赖于方向。

所有的研究者都同意单尾检验与双尾检验不同。

一些研究者认为，双尾检验更为严格，比单尾检验更令人信服。

因为双尾检验要求更多的证据来拒绝H0，因此提供了更强的证据说明处理存在效应。

另一些研究者倾向于使用单尾检验，因为它更为敏感，即在单尾检验中相对较小的处理效应也可能是显著的，但是，它可能不能达到双尾检验的显著性要求。

那么我们是应该使用单尾检验还是双尾检验？？通常，双尾检验被用于没有强烈方向性期望的实验研究中，或是存在两个可竞争的预测时。

例如，当一种理论预测分数增加，而另一种理论预测分数减少时，应当使用双尾检验。

应当使用单尾检验的情况包括在进行实验前已经有方向性预测，或强烈需要做出方向性预测时。

对于假设检验，其检验统计量的异常取值有2个方向，即概率分布曲线的左侧（对应于过小的值）和右侧（对应于过大的值）。

∙一般情况下，概率分布函数曲线两侧尾端的小概率事件都要考虑（即双侧检验）。

f分布临界值计算

f分布临界值计算摘要：一、f分布的含义与应用二、f分布临界值的计算方法1.单尾检验2.双尾检验三、f分布临界值查询工具与表格四、实例分析1.假设检验2.参数估计五、提高f分布临界值计算的准确性与效率1.掌握统计软件的使用2.了解相关领域的知识正文：一、f分布的含义与应用f分布是一种常见的概率分布，主要用于假设检验和参数估计等统计分析场景。

它描述了两个独立的标准正态分布的比值服从f分布。

在实际应用中，f分布临界值的计算是关键步骤，它可以帮助我们判断样本数据是否具有显著性差异，或者估计未知参数的值。

二、f分布临界值的计算方法1.单尾检验在单尾检验中，我们需要计算f分布的临界值，以便与实际计算得到的统计量进行比较。

单尾检验的临界值可以通过以下公式计算：F_c = Φ(-1.96) / Φ(1.96)其中，Φ(x)表示标准正态分布函数在x处的值，Φ(-1.96)表示标准正态分布函数在-1.96处的值，Φ(1.96)表示标准正态分布函数在1.96处的值。

2.双尾检验在双尾检验中，我们需要计算f分布的临界值，以便与实际计算得到的统计量进行比较。

双尾检验的临界值可以通过以下公式计算：F_c = Φ(-1.96) / (2 - Φ(1.96))其中，Φ(x)表示标准正态分布函数在x处的值，Φ(-1.96)表示标准正态分布函数在-1.96处的值，Φ(1.96)表示标准正态分布函数在1.96处的值。

三、f分布临界值查询工具与表格为了方便用户计算f分布临界值，统计学家们推出了多种查询工具和表格。

例如，Excel软件提供了内置的F.1函数，可以直接计算f分布的临界值。

此外，网上也有很多专门的f分布临界值查询表格，用户可以根据所需自由选用。

四、实例分析1.假设检验假设我们有一组样本数据，想要检验样本均值与总体均值之间是否存在显著性差异。

在这种情况下，我们可以使用f分布进行假设检验。

首先，计算样本数据的方差，然后根据样本大小和显著性水平，查找相应的f分布临界值。

95%双尾检验置信区间临界值

95%双尾检验置信区间临界值
95%双尾检验置信区间的临界值可以通过查正态分布表来确定。

首先，选择一个α值，对于95%的置信水平，a=0.05。

然后，决定单尾置信区间还是双尾置信区间。

如果是双尾检验，则需要计算两个临界值，即正态分布表中的两个临界值，它们分别对应于置信水平的下限和上限。

对于单尾检验，只需计算一个临界值。

最后，根据给定的置信水平和a值，查正态分布表即可找到相应的临界值。

具体来说，对于双尾检验，假设a=0.05,则查正态分布表得到两个临界值,分别是Z1-a/2和z2-a/2。

其中z1-a/2是置信水平的下限临界值，z2-a/2是置信水平的上限临界值。

对于单尾检验，假设a=0.05,则只需查正态分布表得到一个临界值，即Z-a。

需要注意的是，临界值的选取与样本大小、数据分布等因素有关，因此在实际应用中需要根据具体情况进行选择和调整。

双尾检验和单尾检验

双尾检验和单尾检验通常假设检验的目的是两总体参数是否相等，以两样本均数比较为例，无效假设为两样本所代表的总体均数相等；备择假设为不相等（有可能甲大于乙，也有可能甲小于乙）既两种情况都有可能发生．而研究者做这样的假设说明（１）他没有充分的理由判断甲所代表的总体均数会大于乙的或甲的会小于乙的；（２）他只关心甲乙两个样本各自所代表的总体均数是否相等？至于哪个大不是他关心的问题．这时研究者往往会采用双侧检验．如果研究者从专业知识的角度判断甲所代表的总体均数不可能大于（或小于）乙的，这时一般就采用单侧检验．例如：要比较经常参加体育锻炼的中学男生心率是否低于一般中学男生的心率，就属于单侧检验．因为根据医学知识知道经常锻炼的中学男生心率不会高于一般中学男生，因此在进行假设检验时应使用单侧检验．单尾检验和双尾检验的区别在于他们拒绝H0的标准。

单尾检验允许你在差异相对较小时拒绝H0，这个差异被规定了方向。

另一方面，双尾检验需要相对较大的差异，这个差异不依赖于方向。

所有的研究者都同意单尾检验与双尾检验不同。

一些研究者认为，双尾检验更为严格，比单尾检验更令人信服。

因为双尾检验要求更多的证据来拒绝H0，因此提供了更强的证据说明处理存在效应。

另一些研究者倾向于使用单尾检验，因为它更为敏感，即在单尾检验中相对较小的处理效应也可能是显着的，但是，它可能不能达到双尾检验的显着性要求。

那么我们是应该使用单尾检验还是双尾检验？？通常，双尾检验被用于没有强烈方向性期望的实验研究中，或是存在两个可竞争的预测时。

例如，当一种理论预测分数增加，而另一种理论预测分数减少时，应当使用双尾检验。

应当使用单尾检验的情况包括在进行实验前已经有方向性预测，或强烈需要做出方向性预测时。

对于假设检验，其检验统计量的异常取值有2个方向，即概率分布曲线的左侧（对应于过小的值）和右侧（对应于过大的值）。

一般情况下，概率分布函数曲线两侧尾端的小概率事件都要考虑（即双侧检验）。

单尾检验和双尾检验

单尾检验和双尾检验集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#单尾检验和双尾检验在对平均数的检验中，如果研究者不仅关心样本统计量的均值与总体均值的差异，还关心这个差异的特定方向，正差异或者负差异，那么这种模式就是单尾检验；如果研究者只关心样本均值与总体均值是否有显着差异，而不去追究差异是正的还是负的，那么就采用双尾检验模式。

1.单尾检验（1）左单侧检验：考虑总体均值是否低于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图左单侧检验（2）右单侧检验：考虑总体均值是否高于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图右单侧检验2.双尾检验具体而言，双尾检验的零假设取等式，备择假设取不等式。

如：由于双侧检验不问差距的正负，所以给定的显着性水平α，须按正态对称分布的原理平均分配到左右两侧，每方各为α/2，相应得到下临界值为Zα/2 ，上临界值为Zα/2。

如图。

图双尾检验案例操作假定，据报道，某高校大学生一月的饮料花费≥100元，调查后得到“饮料消费数据”，如图。

是否可以否定该结论图饮料消费数据此时：α=，左侧单尾检验，以“显着性（双尾）”除以2，看是否小于进行判断。

Step1：选择“分析—比较平均值—单样本T检验（S）…”，如图图单尾、双尾检验菜单Step2：完成第一步后，得到“单样本T检验”对话框，如图所示。

图单样本T检验对话框1Step3：将变量“饮料消费”移至右侧“检验变量”框中，然后将“检验值”设定为100，如图所示。

图单样本T检验对话框2Step4：完成设置后，单击“确定”，得到结果，如表和表。

结论：“显着性（双尾）”的值除以2等于<α=，所以要拒绝零假设，接受备择假设，即该高校一个月饮料花费不大于等于100元。

平均值为元。

双尾检验和单尾检验

双尾检验和单尾检验通常假设检验的目的是两总体参数是否相等，以两样本均数比较为例，无效假设为两样本所代表的总体均数相等；备择假设为不相等（有可能甲大于乙，也有可能甲小于乙）既两种情况都有可能发生．而研究者做这样的假设说明（１）他没有充分的理由判断甲所代表的总体均数会大于乙的或甲的会小于乙的；（２）他只关心甲乙两个样本各自所代表的总体均数是否相等？至于哪个大不是他关心的问题．这时研究者往往会采用双侧检验．如果研究者从专业知识的角度判断甲所代表的总体均数不可能大于（或小于）乙的，这时一般就采用单侧检验．例如：要比较经常参加体育锻炼的中学男生心率是否低于一般中学男生的心率，就属于单侧检验．因为根据医学知识知道经常锻炼的中学男生心率不会高于一般中学男生，因此在进行假设检验时应使用单侧检验．单尾检验和双尾检验的区别在于他们拒绝 H0 的标准。

单尾检验允许你在差异相对较小时拒绝H0，这个差异被规定了方向。

另一方面，双尾检验需要相对较大的差异，这个差异不依赖于方向。

所有的研究者都同意单尾检验与双尾检验不同。

一些研究者认为，双尾检验更为严格，比单尾检验更令人信服。

因为双尾检验要求更多的证据来拒绝 H0，因此提供了更强的证据说明处理存在效应。

另一些研究···者倾向于使用单尾检验，因为它更为敏感，即在单尾检验中相对较小的处理效应也可能是显著的，但是，它可能不能达到双尾检验的显著性要求。

那么我们是应该使用单尾检验还是双尾检验？？通常，双尾检验被用于没有强烈方向性期望的实验研究中，或是存在两个可竞争的预测时。

例如，当一种理论预测分数增加，而另一种理论预测分数减少时，应当使用双尾检验。

应当使用单尾检验的情况包括在进行实验前已经有方向性预测，或强烈需要做出方向性预测时。

对于假设检验，其检验统计量的异常取值有 2 个方向，即概率分布曲线的左侧（对应于过小的值）和右侧（对应于过大的值）。

一般情况下，概率分布函数曲线两侧尾端的小概率事件都要考虑（即双侧检验）。

双尾检验和单尾检验

通常假设检验地目地是两总体参数是否相等，以两样本均数比较为例，无效假设为两样本所代表地总体均数相等；备择假设为不相等（有可能甲大于乙，也有可能甲小于乙）既两种情况都有可能发生．而研究者做这样地假设说明（１）他没有充分地理由判断甲所代表地总体均数会大于乙地或甲地会小于乙地；（２）他只关心甲乙两个样本各自所代表地总体均数是否相等？至于哪个大不是他关心地问题．这时研究者往往会采用双侧检验．如果研究者从专业知识地角度判断甲所代表地总体均数不可能大于（或小于）乙地，这时一般就采用单侧检验．例如：要比较经常参加体育锻炼地中学男生心率是否低于一般中学男生地心率，就属于单侧检验．因为根据医学知识知道经常锻炼地中学男生心率不会高于一般中学男生，因此在进行假设检验时应使用单侧检验．单尾检验和双尾检验地区别在于他们拒绝地标准.单尾检验允许你在差异相对较小时拒绝，这个差异被规定了方向.另一方面，双尾检验需要相对较大地差异，这个差异不依赖于方向.文档来自于网络搜索所有地研究者都同意单尾检验与双尾检验不同.一些研究者认为，双尾检验更为严格，比单尾检验更令人信服.因为双尾检验要求更多地证据来拒绝，因此提供了更强地证据说明处理存在效应.另一些研究者倾向于使用单尾检验，因为它更为敏感，即在单尾检验中相对较小地处理效应也可能是显著地，但是，它可能不能达到双尾检验地显著性要求.文档来自于网络搜索那么我们是应该使用单尾检验还是双尾检验？？通常，双尾检验被用于没有强烈方向性期望地实验研究中，或是存在两个可竞争地预测时.例如，当一种理论预测分数增加，而另一种理论预测分数减少时，应当使用双尾检验.应当使用单尾检验地情况包括在进行实验前已经有方向性预测，或强烈需要做出方向性预测时.文档来自于网络搜索对于假设检验，其检验统计量地异常取值有个方向，即概率分布曲线地左侧（对应于过小地值）和右侧（对应于过大地值）.文档来自于网络搜索一般情况下，概率分布函数曲线两侧尾端地小概率事件都要考虑（即双侧检验）.如果事先有把握确定其中地一侧不可能取值，则仅需对另一侧地小概率事件进行检验即可（单侧检验）. 文档来自于网络搜索在用“查表法”进行统计推断时，基于单侧小概率事件检验地临界值表称“单尾表”，基于双侧小概率事件检验地临界值表称“双尾表”.除分布临界值表是双尾表外，大多数地检验临界值表均为单尾表. 文档来自于网络搜索在显著性水平一定地情况下（例如α ），对于单尾表，单侧检验时仍使用α进行统计推断，双侧检验则用α 进行统计推断；对于双尾表，单侧检验时改用α进行统计推断，双侧检验则用α 进行统计推断. 文档来自于网络搜索在统计软件（如或统计软件）给出地计算结果中，已标注出所计算地相伴概率是单侧还是双侧，对应于上述地单尾表和双尾表. 文档来自于网络搜索以下是中地单样本检验输出结果：（原假设：储户次平均存取地现金与元无显著差异）（均值比较地参比值）(检验统计量地观测值)(自由度，样本量).()（双侧相伴概率）（均值地标准误差）（总体均值与原假设值之差地地置信区间）（有地把握可认为：储户次平均存取地金额为元）文档来自于网络搜索上述检验属“均值比较”，是双侧检验（大于或小于元都算拒绝原假设），计算地相伴概率也是双侧地.因此，可直接用与α比较.取α,则因大于α，故不能拒绝原假设（不是小概率事件）.统计推断结果：根据个储户调查数据，每个储户一次平均存取金额大体为元.在统计软件中，可通过选择选项来控制所输出地相伴概率是单尾（）概率还是双尾（）概率.文档来自于网络搜索。

双尾检验和单尾检验

双尾检验和单尾检验通常假设检验的目的是两总体参数是否相等，以两样本均数比较为例，无效假设为两样本所代表的总体均数相等；备择假设为不相等（有可能甲大于乙，也有可能甲小于乙）既两种情况都有可能发生．而研究者做这样的假设说明（１）他没有充分的理由判断甲所代表的总体均数会大于乙的或甲的会小于乙的；（２）他只关心甲乙两个样本各自所代表的总体均数是否相等？至于哪个大不是他关心的问题．这时研究者往往会采用双侧检验．如果研究者从专业知识的角度判断甲所代表的总体均数不可能大于（或小于）乙的，这时一般就采用单侧检验．例如：要比较经常参加体育锻炼的中学男生心率是否低于一般中学男生的心率，就属于单侧检验．因为根据医学知识知道经常锻炼的中学男生心率不会高于一般中学男生，因此在进行假设检验时应使用单侧检验．单尾检验和双尾检验的区别在于他们拒绝H0的标准。

单尾检验允许你在差异相对较小时拒绝H0，这个差异被规定了方向。

另一方面，双尾检验需要相对较大的差异，这个差异不依赖于方向。

所有的研究者都同意单尾检验与双尾检验不同。

一些研究者认为，双尾检验更为严格，比单尾检验更令人信服。

因为双尾检验要求更多的证据来拒绝H0，因此提供了更强的证据说明处理存在效应。

另一些研究者倾向于使用单尾检验，因为它更为敏感，即在单尾检验中相对较小的处理效应也可能是显著的，但是，它可能不能达到双尾检验的显著性要求。

那么我们是应该使用单尾检验还是双尾检验？？通常，双尾检验被用于没有强烈方向性期望的实验研究中，或是存在两个可竞争的预测时。

例如，当一种理论预测分数增加，而另一种理论预测分数减少时，应当使用双尾检验。

应当使用单尾检验的情况包括在进行实验前已经有方向性预测，或强烈需要做出方向性预测时。

对于假设检验，其检验统计量的异常取值有2个方向，即概率分布曲线的左侧（对应于过小的值）和右侧（对应于过大的值）。

•一般情况下，概率分布函数曲线两侧尾端的小概率事件都要考虑（即双侧检验）。

a two tailed t-value的检验标准

一、概述在统计学中， t检验是一种用于确定两组样本均值是否存在显著差异的常见方法。

而在t检验的结果中，t-value是其中重要的一个统计量，用于判断样本均值的差异是否具有统计学意义。

值得注意的是，在进行t检验时，我们通常会得到一个双尾t值（two-t本人led t-value），本文将对其检验标准进行详细介绍。

二、双尾t值的概念双尾t值是指在假设检验过程中，用于判断样本均值差异是否显著时所得到的统计量。

在t检验中，我们通常会根据研究问题的不同，选择单尾t检验或双尾t检验。

而双尾t值则是在进行双尾t检验时的相关指标，它可以告诉我们样本均值与总体均值之间的偏差是否具有显著性差异。

三、双尾t值的计算双尾t值的计算通常需要用到样本均值、标准差、样本容量等相关统计数据，通过特定的公式计算得出。

在计算双尾t值时，需要注意自由度的影响以及t分布表的使用。

通过正确计算双尾t值，可以更准确地判断样本均值之间的差异是否具有显著性。

四、双尾t值的检验标准1. 显著性水平在进行双尾t检验时，我们通常会设定显著性水平，一般情况下选择α=0.05或α=0.01。

显著性水平代表了我们拒绝原假设的程度，当p值小于显著性水平时，我们将拒绝原假设，认为样本均值具有显著性差异。

2. t临界值在进行双尾t检验时，需要根据显著性水平和自由度查找对应的t临界值。

t临界值是用来判断双尾t值的显著性的重要标准，当双尾t值绝对值大于t临界值时，我们将拒绝原假设，认为样本均值之间存在显著性差异。

3. 判断标准根据双尾t值与t临界值的大小关系，我们可以判断样本均值的差异是否具有统计学意义。

如果双尾t值绝对值大于t临界值，则拒绝原假设，认为样本均值存在显著性差异；反之，接受原假设，认为样本均值无显著性差异。

五、双尾t值检验实例为了更好地理解双尾t值的检验标准，我们可以通过一个简单的实例来进行解释。

假设我们进行了一项医疗研究，想要检验一种新药物对患者血压的影响。

5单尾检验和双尾检验

单尾检验和双尾检验在对平均数的检验中，如果研究者不仅关心样本统计量的均值与总体均值的差异，还关心这个差异的特定方向，正差异或者负差异，那么这种模式就是单尾检验；如果研究者只关心样本均值与总体均值是否有显著差异，而不去追究差异是正的还是负的，那么就采用双尾检验模式。

1.单尾检验（1）左单侧检验：考虑总体均值是否低于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图1.1 左单侧检验（2）右单侧检验：考虑总体均值是否高于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图1.2 右单侧检验2.双尾检验具体而言，双尾检验的零假设取等式，备择假设取不等式。

如：由于双侧检验不问差距的正负，所以给定的显著性水平α，须按正态对称分布的原理平均分配到左右两侧，每方各为α/2，相应得到下临界值为−Zα/2 ，上临界值为Zα/2。

如图1.3。

图1.3 双尾检验案例操作假定，据报道，某高校大学生一月的饮料花费≥100元，调查后得到“饮料消费数据”，如图1.4。

是否可以否定该结论？图1.4 饮料消费数据此时：α=0.05，左侧单尾检验，以“显著性（双尾）”除以2，看是否小于0.05进行判断。

Step1：选择“分析—比较平均值—单样本T检验（S）…”，如图1.5图1.5 单尾、双尾检验菜单Step2：完成第一步后，得到“单样本T检验”对话框，如图1.6所示。

图1.6 单样本T检验对话框1Step3：将变量“饮料消费”移至右侧“检验变量”框中，然后将“检验值”设定为100，如图1.7所示。

图1.7 单样本T检验对话框2Step4：完成设置后，单击“确定”，得到结果，如表1.1和表1.2。

结论：“显著性（双尾）”的值0.040除以2等于0.020<α=0.05，所以要拒绝零假设，接受备择假设，即该高校一个月饮料花费不大于等于100元。

平均值为90.30元。

单尾检验还是双尾检验

单尾检验还是双尾检验
国内外语⾔相关的研究中使⽤实证⽅法⽇渐普遍。

⽽运⽤实证⽅法，难免不⽤到统计⽅法。

以前碍于复杂的计算⽅法，实证研究难倒了不少研究者。

近年来，便捷的统计分析⼯具越来越⼈性化。

只要我们明⽩统计后⾯的概念和逻辑，准备好数据，导⼊⼯具，很快就能得到想要的结果。

然后，你就去作出解释就OK了。

我们常常碰到这么⼀个问题，你的检验是单尾检验（one-tailed）还是双尾检检验（two-tailed）。

我们在使⽤Excel 进⾏T 检验计算时就要求我们作出选择。

下⾯我们就来简单梳理⼀下这两个概念。

不必进⾏复杂的理论讨论，直接来⼲货。

记住两点：
1. 回答此类问题，A是否显著⼤于B，或者A是否显著⼩于B，或者感冒感冒者⼼跳频率hi显著增加吗？使⽤A教学⽅法
单尾检后，学⽣成绩显著提⾼了吗？如此等等，你要判断的趋势只有⼀个⽅向
趋势只有⼀个⽅向，或⼤或⼩，或增或减。

这种情况下，选择单尾检验。

这么⼀致，逻辑性这么强，应该⽐较好记（我以前怎么就没有记住呢）
2. 回答此类问题，A和B之间是否存在显著性差异，不管是⼤还是⼩；两组学⽣（观察组和实验组）学习成绩是否存在显
两种可能趋势，或⼤或⼩，不过，我们并不想知道到底是著性差异（⼀般是实验前所进⾏的检验）。

此类检验中，可能存在两种可能趋势
双尾检验。

⼤或者是⼩，抑或增或者减等等。

这种情况下，我们选择双尾检验。

单尾检验和双尾检验

单尾检验和双尾检验在对平均数的检验中，如果研究者不仅关心样本统计量的均值与总体均值的差异，还关心这个差异的特定方向，正差异或者负差异，那么这种模式就是单尾检验；如果研究者只关心样本均值与总体均值是否有显著差异，而不去追究差异是正的还是负的，那么就采用双尾检验模式。

1.单尾检验（1）左单侧检验：考虑总体均值是否低于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图1.1 左单侧检验（2）右单侧检验：考虑总体均值是否高于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图1.2 右单侧检验2.双尾检验具体而言，双尾检验的零假设取等式，备择假设取不等式。

如：由于双侧检验不问差距的正负，所以给定的显著性水平α，须按正态对称分布的原理平均分配到左右两侧，每方各为α/2，相应得到下临界值为−Zα/2 ，上临界值为Zα/2。

如图1.3。

图1.3 双尾检验案例操作假定，据报道，某高校大学生一月的饮料花费≥100元，调查后得到“饮料消费数据”，如图1.4。

是否可以否定该结论？图1.4 饮料消费数据此时：α=0.05，左侧单尾检验，以“显著性（双尾）”除以2，看是否小于0.05进行判断。

Step1：选择“分析—比较平均值—单样本T检验（S）…”，如图1.5图1.5 单尾、双尾检验菜单Step2：完成第一步后，得到“单样本T检验”对话框，如图1.6所示。

图1.6 单样本T检验对话框1Step3：将变量“饮料消费”移至右侧“检验变量”框中，然后将“检验值”设定为100，如图1.7所示。

图1.7 单样本T检验对话框2Step4：完成设置后，单击“确定”，得到结果，如表1.1和表1.2。

结论：“显著性（双尾）”的值0.040除以2等于0.020<α=0.05，所以要拒绝零假设，接受备择假设，即该高校一个月饮料花费不大于等于100元。

平均值为90.30元。

单尾检验和双尾检验完整版

单尾检验和双尾检验Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】单尾检验和双尾检验在对平均数的检验中，如果研究者不仅关心样本统计量的均值与总体均值的差异，还关心这个差异的特定方向，正差异或者负差异，那么这种模式就是单尾检验；如果研究者只关心样本均值与总体均值是否有显着差异，而不去追究差异是正的还是负的，那么就采用双尾检验模式。

1.单尾检验（1）左单侧检验：考虑总体均值是否低于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图左单侧检验（2）右单侧检验：考虑总体均值是否高于预先假设，用数学公式表示时，原假设和备择假设分别为：图右单侧检验2.双尾检验具体而言，双尾检验的零假设取等式，备择假设取不等式。

如：由于双侧检验不问差距的正负，所以给定的显着性水平α，须按正态对称分布的原理平均分配到左右两侧，每方各为α/2，相应得到下临界值为Zα/2 ，上临界值为Zα/2。

如图。

图双尾检验案例操作假定，据报道，某高校大学生一月的饮料花费≥100元，调查后得到“饮料消费数据”，如图。

是否可以否定该结论图饮料消费数据此时：α=，左侧单尾检验，以“显着性（双尾）”除以2，看是否小于进行判断。

Step1：选择“分析—比较平均值—单样本T检验（S）…”，如图图单尾、双尾检验菜单Step2：完成第一步后，得到“单样本T检验”对话框，如图所示。

图单样本T检验对话框1Step3：将变量“饮料消费”移至右侧“检验变量”框中，然后将“检验值”设定为100，如图所示。

图单样本T检验对话框2Step4：完成设置后，单击“确定”，得到结果，如表和表。

结论：“显着性（双尾）”的值除以2等于 <α=，所以要拒绝零假设，接受备择假设，即该高校一个月饮料花费不大于等于100元。

平均值为元。

双尾检验和单尾检验

双尾检验和单尾检验 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-双尾检验和单尾检验通常假设检验的目的是两总体参数是否相等，以两样本均数比较为例，无效假设为两样本所代表的总体均数相等；备择假设为不相等（有可能甲大于乙，也有可能甲小于乙）既两种情况都有可能发生．而研究者做这样的假设说明（１）他没有充分的理由判断甲所代表的总体均数会大于乙的或甲的会小于乙的；（２）他只关心甲乙两个样本各自所代表的总体均数是否相等？至于哪个大不是他关心的问题．这时研究者往往会采用双侧检验．如果研究者从专业知识的角度判断甲所代表的总体均数不可能大于（或小于）乙的，这时一般就采用单侧检验．例如：要比较经常参加体育锻炼的中学男生心率是否低于一般中学男生的心率，就属于单侧检验．因为根据医学知识知道经常锻炼的中学男生心率不会高于一般中学男生，因此在进行假设检验时应使用单侧检验．单尾检验和双尾检验的区别在于他们拒绝H0的标准。

单尾检验允许你在差异相对较小时拒绝H0，这个差异被规定了方向。

另一方面，双尾检验需要相对较大的差异，这个差异不依赖于方向。

所有的研究者都同意单尾检验与双尾检验不同。

一些研究者认为，双尾检验更为严格，比单尾检验更令人信服。

因为双尾检验要求更多的证据来拒绝H0，因此提供了更强的证据说明处理存在效应。

另一些研究者倾向于使用单尾检验，因为它更为敏感，即在单尾检验中相对较小的处理效应也可能是显着的，但是，它可能不能达到双尾检验的显着性要求。

那么我们是应该使用单尾检验还是双尾检验通常，双尾检验被用于没有强烈方向性期望的实验研究中，或是存在两个可竞争的预测时。

例如，当一种理论预测分数增加，而另一种理论预测分数减少时，应当使用双尾检验。

应当使用单尾检验的情况包括在进行实验前已经有方向性预测，或强烈需要做出方向性预测时。

对于假设检验，其检验统计量的异常取值有2个方向，即概率分布曲线的左侧（对应于过小的值）和右侧（对应于过大的值）。