统计学双侧检验和单侧检验

摘要：统计学中的双侧检验和单侧检验是两种常用的假设检验方法，它们主...

统计学中的双侧检验和单侧检验是两种常用的假设检验方法，它们主要的区别在于对原假设的设定方式以及显著性水平的计算方法。

1.定义与原理

双侧检验是对原假设两侧的数据进行检验，常用于检验两组数据是否有显著差异，比如比较新药和旧药的效果是否一致。而单侧检验则是对原假设的一侧进行检验，常用于检验某个变量是否有显著的正向或负向效应，比如比较广告投入和销售额的关系。

2.假设设定

双侧检验的原假设通常是“两组数据没有显著差异”，备择假设则是“两组数据有显著差异”。而单侧检验的原假设通常是“某变量没有显著的正向或负向效应”，备择假设则是“某变量有显著的正向或负向效应”。

3.显著性水平计算

双侧检验的显著性水平是双边的，需要计算的是原假设在两侧被拒绝的概率。而单侧检验的显著性水平是单边的，只需要计算原假设在一侧被拒绝的概率。

4.结果解释

双侧检验的结果需要看两侧的数据是否有显著差异，而单侧检验的结果则需要看某变量是否有显著的正向或负向效应。

5.适用场景

双侧检验适用于数据分布对称或者不知道差异方向的情况，而单侧检验则适用于数据分布明显偏向一侧或者知道差异方向的情况。

拓展资料：

1.双侧检验的使用场景：比如比较两组人群的身高差异，我们并不知道哪一组会更高。

2.单侧检验的使用场景：比如比较广告投入和销售额的关系，我们通常认为增加广告投入会增加销售额。

3.双侧检验和单侧检验的选择：选择哪种检验方法主要取决于研究者对研究问题的理解和期望。

4.双侧检验和单侧检验的误判风险：双侧检验的误判风险通常比单侧检验低，因为双侧检验需要同时考虑两侧的数据。

5.双侧检验和单侧检验的计算：双侧检验的计算通常比单侧检验复杂，因为双侧检验需要同时考虑两侧的数据。

总的来说，双侧检验和单侧检验是统计学中两种重要的假设检验方法，它们各有优缺点，选择哪种检验方法需要根据研究问题的具体情况来确定。