1樓：伊蓮夏荼
1、檢驗目的不同。
雙尾檢旦世核驗（也就是雙側檢驗）是要檢驗樣本平均數和總體平均數，或樣本成數有沒有顯著差異。
而單尾檢驗（也就是單側檢驗）目的是檢驗樣本所取自的總體引數值是否大於或小於某個特定值。
2、檢驗方向不同。
雙尾檢驗檢驗方向為樣本間是否存在差異，而不計較差異的方向是正差還返明是負差。而單尾檢驗的檢測方向正是尋求樣本與特定值存在正差還是負差。
3、研究假設不同。
1）雙側檢驗：研究假設是檢驗兩模掘引數之間是否有差異 。
零假設：h0： u1= u0；
備擇假設：h1：u1≠ u0。
2）單側檢驗：研究假設中有一引數和另一引數方向性的比較，比如"大於"（或「小於」）、好於"（或"差於"）等。
零假設 h0： u1＝ u0；
備擇假設 h1： u1> u0
或 h1： u1< u0 )
2樓：資料工作站
雙側檢驗和單側檢驗是統茄歷計學中常用的兩種假設檢驗方法，它們在拒絕或接受原老纖假設的方式上有所不同。
雙側檢驗（two-tailed test）：
雙側檢驗是通過比較觀察到的樣本統計量與原假設預期值之間的差異來判斷是否拒絕原假設。在雙側檢驗中，我們關心的是樣本統計量是否與原假設中的值存在顯著差異，而沒有方向性的假設。拒絕原假設的條件通常是樣本統計量與原假設預期值的差異足夠大，超過了事先設定的顯著性水顫含搜平。
單側檢驗（one-tailed test）：
單側檢驗是根據事先設定的方向性假設來判斷是否拒絕原假設。在單側檢驗中，我們關注的是樣本統計量相對於原假設預期值的方向性差異。根據研究問題的需要，我們可以設定為關注樣本統計量大於原假設預期值或小於原假設預期值的情況。
拒絕原假設的條件是樣本統計量在指定方向上與原假設預期值有足夠大的差異，超過了事先設定的顯著性水平。
異同點：相同之處在於它們都是用來判斷樣本統計量與原假設之間的差異是否顯著。
不同之處在於單側檢驗需要根據方向性假設來判斷，而雙側檢驗則沒有方向性假設。
單側檢驗只關注樣本統計量與原假設預期值的乙個方向，而雙側檢驗關注樣本統計量與原假設預期值的兩個方向。因此，在相同顯著性水平下，雙側檢驗的拒絕原假設的標準更為嚴格。
選擇使用雙側檢驗還是單側檢驗取決於研究問題的具體需求及預先設定的假設方向。
假設檢驗中，應使用單側檢驗誤用了雙側檢驗
3樓：mono教育
同樣的檢驗水準，單側檢驗的t界值小於雙側檢驗的t界值，則計算出的統計量t一樣的情況下，雙側檢驗更容易不拒絕無效假設，則二類錯誤概率大。
由於雙側檢驗將拒絕域的概率等分在t分佈兩側的尾部，因此單側檢驗的t界值（絕對值）總是小於雙側檢驗所用的界值。
分析：假設實際不拒絕h0（即實際應用單側檢驗得出的結論）當為單側檢驗時，p＜α，故拒絕h0；誤用了雙側檢驗時，p＞α，接受h0。因此，其不拒絕原本不成立的h0，為第ⅱ類錯誤。
假設檢驗。中所謂「小概率事件」，並非邏輯中的絕對矛盾，而是基於人們在實踐中廣泛採用的原則，即小概率事件在一次試驗中是幾乎不發生的，但概率小到什麼程度才能算作「小概率事件」，顯然，「小概率事件」的概率越小，否定原假設h0就越有說服力，常記這個概率值為α(0<α<1)，稱為檢驗的顯著性水平。
對於不同的問題，檢驗的顯著性水平α不一定相同，一般認為，事件發生的概率小於或等，即「小概率事件」。
4樓：禁色
提高統計檢驗力的方法之一是 使用單側檢驗 即單側檢驗統計檢驗力高於雙側檢驗。
誤用雙側檢驗即統計檢驗力降低即1-貝塔減小 即貝塔（二類錯誤概率）增大。
如何區分單側檢驗與雙側檢驗？
5樓：熱愛電子數碼
區分左單側檢驗與右單側檢驗的方法：
單側檢驗包括左單側檢驗和右單側檢驗兩種。如果所要檢驗的是樣本所取自的總體的引數值是否大於某個特定值時，則採用右單側檢驗；反之，若所要檢驗的是樣本所取自的總體的引數值是否小於某個特定值時，則採用左單側檢驗。
雙側檢驗，就是指當統計分析的目的是要檢驗樣本平均數和總體平均數，或樣本成數有沒有顯著差異，而不問差異的方向是否是正差還是負差時，所採用的一種統計檢驗方法。
注意事項：強調某一方向的檢驗叫單側檢驗，如要檢驗樣本a均值是否顯著大於樣本b，可採取單側檢驗。
如果所要檢驗的是樣本所取自的總體的引數值是否大於某個特定值時，則採用右側檢驗。反之，若所要檢驗的是樣本所取自的總體的引數值是否小於某個特定值時，則採用左側檢驗。
單側檢驗和雙側檢驗的區別是什麼？
6樓：
摘要。1.問題的提法不同。
雙側檢驗的提法是：μ和已知常數μ0是否有顯著性差異，單側檢驗的提法是：μ是否顯著高於已知常數μ0(右側檢驗),μ是否顯著地低於已知常數μ0(左側檢驗)
2.建立假設的形式不同。雙側檢驗的原假設和備擇假設為：
h0:μ=0h1:μ≠0。
單側檢驗的原假設和備擇假設為：h0:μ=0h1:
0(右側檢驗)或h0:μ≥0h1:μ
3.概念不同：雙側檢驗——備擇假設沒有特定的方向性，並含有符號「=」的假設檢驗，單側檢驗——備擇假設具有特定的方向性，並含有符號「>」或「
單側檢驗和雙側檢驗的區別是什麼？
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雙側檢驗的提法是：μ和已知常數μ0是否有顯著性差異，單側檢驗的提法是：μ是否顯著高於已知常數μ0(右側檢驗),μ是否顯著地低於已知常數μ0(左側檢驗)2.
建立假設的形式不同。雙側檢驗的原假設和備擇假設為：h0:
0h1:μ≠0。單側檢驗的原假設和備擇假設為：
h0:μ=0h1:μ>0(右側檢驗)或h0:
0h1:μ」或「
單側與雙側檢驗的區別在哪？
7樓：
所謂雙側和單側之別，是以做檢驗時拒絕域在資料分佈的兩側還是單側來區分的，若是雙賣塵滑側檢驗，代表研究者不確定資料均值是高於檢驗值還是低於檢驗值，比如你的資料，如果你不清楚後測資料是否高於前測資料，就想知道前後測的均值是否不同，那就用雙側檢驗；如果你僅僅想知道後測是不是高於前測，兄羨或者僅僅想知道前測是不是低於後測，那可以用單側檢驗，因為此時你只關心某一側的拒絕域，對另一側不感興趣，那既然如此這個時候你就索性把不關心的那一側的拒絕域挪到感興趣的那一側。
綜上，你用單側還是雙側，主要取決於你的研究興趣，你可以自由選擇使用雙側或單側，其次也跟你的經驗有關，如果你十分確定拒絕域絕不會在資料分佈的某一側，那你就直接用單側，比如你比較智力超常者和智力障礙者的智力測驗得分，此時你很清楚超常者得分一定高於障礙者，那你的研究假設就應該是超常者得分是否高於障礙者，而不是是否不同於障礙者。一般研究當中都是預設雙側檢驗，如無特殊理由，直接用雙側是比較穩妥的做法。
單側應該是更容易發現顯著的，因為同樣是以為顯著性水平，如果是單側檢驗，右側拒絕域為，左側為0，而雙側左右拒絕域各為，顯然單側的拒絕域更容易達到，所以相同的t值情中臘況下，單側的p值應該是比雙側更低的。
t檢驗的時候怎麼區分是單側檢驗還是雙側呢?
8樓：乾萊資訊諮詢
應考慮所要解決問題的目的，根據專業知識來確定用單側檢驗還是雙側檢驗。若從專業知識判斷一種方法的結果不可能低於或高於另一種方法的結果時，可用單側檢驗；尚不能從專業知識判斷兩種結果誰高誰低時，則用雙側檢驗。
例如：藥物**之前和**之後的資料做t檢驗，如果從專業知識可以判斷**後資料不可能低於（或高於）**前資料，可以選擇單側t檢驗。如果目前專業知識無法判斷**前後結果誰高誰低時，要用雙側t檢驗。
相同的t值， 雙側判運辯的p值要比單側的p值高；如下圖所示：自由度df＝10時，t＝, 雙側p＝,單側p＝。單側檢驗如果誤認為是雙側檢驗，就不易拒絕h0；雙側檢驗如果誤用單側檢驗，就比較易拒絕h0。
什麼是單邊檢驗和雙邊檢驗?
9樓：網友
假設檢驗是統計推斷的乙個重要內容，假設檢驗中，乙個很重要的概念就是小概率原理，小概率的標準並不是固定的，一般隨著不同的實際問題而定，一般採用.001這三個簡鎮遊顯著水平比較多。
1）單側檢驗的假設如下：
2）雙側檢驗的假設如下：
二者區別：嚴格來說，單、雙側檢驗是和假設檢驗相對應旅輪的一對概念，一般而攔銷言無論是單側還是雙側檢驗在統計分佈圖上的反應是一致的，但是對於一些統計分佈而言，二者之間是不一致的，一般認為雙側檢驗較保守和穩妥，而單側檢驗由於充分利用了另一側的不可能性，所以相較雙側檢驗而言更容易得出差異有顯著性的結論，雖然二者在檢驗中計算統計量的過程是一致的，但是確實改了吧p值是的「顯著性界值」確實不同的，一般雙側的是單側的二倍，這也即意味著進行單側檢驗時，統計量更容易達到界值水平。
如何選擇？對於單側檢驗和雙側檢驗如何選擇呢？
1）結合問題。
可以從研究的課題或者實際問題出發，如果只看單側的備擇假設才有意義，「如以安慰劑作對照以確定某藥的效果，顯然只有單側的備擇假設才有意義」，所以使用單側檢驗。
2）專業知識。
一般有些研究問題，只有單側的備擇假設才有可能，如營養實驗中，適量的增添某種營養素，至少不會產生負效應，一般取單側備擇假設最適合。
10樓：是你找到了我
1、性質。單邊檢驗(one-sided test)，亦稱單尾腔森伍檢驗，又稱單側檢驗，在假設檢驗中，用檢伍或驗統計量的密度曲線和二軸所圍成面積中的單側尾部面積來構造臨界區域進行檢驗的方法稱為單邊檢驗。
雙邊檢驗(two-sided test)，亦稱雙尾檢驗、雙側檢驗。在假設檢驗中，用檢驗統計量的密度曲線和x軸所圍成的面積的左右兩邊的尾部面積來構造臨界區域進行檢驗的方法。
2、用處。單邊檢驗：當原假設ho ' e}/}eo，可將採用的顯著性水平a概率所確定的摒棄區域置於正態曲線的右邊，可從正態分佈的雙側分位表中查出臨界值，設查得的臨界值為ua，則右單邊檢驗的拒絕域為(ua,+二)。
雙邊檢驗：當原假設為ho : j-}o，備擇假設為ha :
e}/}eo或ft} l}eo，因而需要用雙邊檢驗，在選定的顯著性水平a之下，將a所確定的摒棄區域平分為兩部分而置於正態曲線的兩邊(如圖)，即春卜每邊面積佔有a/2。
單邊檢驗和雙邊檢驗有什麼區別？
11樓：遠巨集
1、性質的不同：
單邊試驗又稱單尾試驗和單側試驗。在假設檢驗中，利用檢驗統計量的密度曲線和兩軸圍合面積的單邊尾面積構造臨界區域的方法稱為單邊檢驗。
雙邊試驗又稱雙尾試驗和雙側試驗。在假設檢驗中，利用檢驗統計量的密度曲脊粗線和x軸邊界區域兩側的尾部面積來構造臨界區域。
2、用法困森不同：
單邊檢驗：可以將由顯著性水平a概率確定的拒絕區域置於正態曲線的右側，從正態分佈的雙邊分規表中找出臨界值。若得到的臨界值為ua，則右側單側檢驗的拒絕域為（ua， ＋2）。
雙邊檢驗：在選擇的顯著性水平a下，將a確定的放棄區域平分為兩部分，放置在正態曲線的兩側（如圖所示），即每邊佔a／2的面積。需要進行雙邊檢驗。
方差分析中F檢驗用單側檢驗還是用雙側檢驗的問題
必須是單側。當所設h0為總體引數bai等於某一定值，而h1為僅從乙個方向上偏離此定值者回，為單側檢驗。f是組間答比誤差，就一定要是大於，對於雙側的兩個值互為倒數，也就是必定乙個大於1，乙個小於1，小於1那個根本不用考慮。因為f 組間均方 誤差均方，如果這個值小於1了，豈不是誤差的影響比實驗設計影響還...
單樣本t檢驗是檢驗什麼的？
把檢驗值理解為靶值更為直覺一些，靶值就是想要與你的樣本均值相比較的數值。單樣本t檢驗。t statistic 樣本平均值。靶值 困虧姿 標準誤。單樣本t檢驗就是比較某一列資料的均值和某個數值是否有差異，比如檢驗溫度是否為，在spss的汪絕單樣本t檢驗操作框中選入溫度的資料，然後檢驗值輸入就可以。所以...
T檢驗與F檢驗的區別，t檢驗和F檢驗的區別
標準寫法是t檢驗和f檢驗 t檢驗有單樣本t檢驗，配對t檢驗和兩樣本t檢驗。單樣本t檢驗 是用樣本均數代表的未知總體均數和已知總體均數進行比較，來觀察此組樣本與總體的差異性。配對t檢驗 是採用配對設計方法觀察以下幾種情形，1，兩個同質受試物件分別接受兩種不同的處理 2,同一受試物件接受兩種不同的處理 ...