举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏。例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况。 拒绝域位置 显著性水平 原假设 备择假设双侧α/2 H0:θ=θ0 H1:θ≠θ0左单侧 α H0:θ≥θ0...
1. 研究假设:如果研究假设是检验两个总体均值是否相等(例如,检验新药和旧药的效果是否相同),那么通常使用双侧检验。因为这种情况下,我们关心的是新药效果是否显著不同于旧药,无论是更好还是更差。而如果研究假设是检验一个总体均值是否大于或小于另一个总体均值(例如,检验新药效果是否显著优于旧药),那么应该使用单...
在统计学中,选择双侧检验还是单侧检验取决于研究假设的具体内容和方向性。双侧检验:1. 当研究假设是关于某个参数是否等于某个特定值时,使用双侧检验。2. 双侧检验考虑了两个方向的差异,即参数可能大于或小于特定值。3. 在假设检验中,双侧检验的p值是两个尾部区域的总和
1、只强调差异，不强调方向性(比如大小、多少)的检验叫双侧检验，如检验样本和总体均值有无差异可采取双侧检验。2、强调某一方向的检验叫单侧检验，如要检验样本A均值是否显著大于样本B，可采取单侧检验。如果所要检验的是样本所取自的总体的参数值是否大于某个特定值时，则采用右侧检验；反之，若所要...
相同的t值， 双侧的P值要比单侧的P值高。相同的P值， 双侧的t值要比单侧的t值高。单侧检验如果...
举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏。例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况。 拒绝域位置 显著性水平 原假设 备择假设双侧α/2 H0:θ=θ0 H1:θ≠θ0左单侧 α H0:θ≥θ0...
根据检验假设、拒绝域、p值计算、结果解释以及应用场景的不同来判断假设检验是单侧还是双侧。单侧检验针对单一方向性替代假设,拒绝域和p值计算只考虑单一方向,结果解释关注方向性差异,适用于有明确理论依据的情况;双侧检验针对非方向性替代假设,拒绝域和p值计算考虑两个方向,结果...
1.选择哪种检验方法取决于研究的目的和实际情况。如果研究人员对参数的真实值没有方向性假设,那么双侧检验是更合适的选择。如果他们对方向性假设有信心,那么单侧检验就是更好的选择。2.使用双侧检验时,需要注意结论可能会受到假阳性的影响。假阳性是指错误地拒绝了一个不成立的假设,它通常是由于抽样误差造成的。
举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏。例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况。 拒绝域位置 显著性水平 原假设 备择假设双侧α/2 H0:θ=θ0 H1:θ≠θ0左单侧 α H0:θ≥θ0...
相同的P值， 双侧的t值要比单侧的t值高。单侧检验如果误认为是双侧检验，就不易拒绝H0；双侧检验...