单侧假设检验与双侧的区别是什么?

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单侧假设检验与双侧假设检验是统计学中常用的两种假设检验方法，它们在假设的设定和结论的判断上有所不同。
1. 单侧假设检验：
在单侧假设检验中，我们明确地陈述了研究中效应的方向，并关注其中一种可能性。假设检验的原假设（H0）和备择假设（H1）如下：
原假设（H0）：总体参数等于某个特定值，通常表示为 H0: μ = μ0 （μ为总体均值）。
备择假设（H1）：总体参数大于或小于特定值，具体取决于我们关心的效应方向。例如，若想检验总体均值是否大于特定值 μ0，则备择假设为 H1: μ > μ0；若想检验总体均值是否小于特定值 μ0，则备择假设为 H1: μ < μ0。


在单侧假设检验中，我们的目标是确定样本数据是否提供足够的证据支持在所关心的方向上拒绝原假设。
2. 双侧假设检验：
在双侧假设检验中，我们并不明确地关注效应的方向，而是关注总体参数是否与特定值存在显著差异。假设检验的原假设（H0）和备择假设（H1）如下：
原假设（H0）：总体参数等于某个特定值，通常表示为 H0: μ = μ0 （μ为总体均值）。
备择假设（H1）：总体参数与特定值不相等，表示为 H1: μ ≠ μ0。


在双侧假设检验中，我们的目标是确定样本数据是否提供足够的证据支持拒绝原假设，即总体参数是否与特定值存在显著差异，而不关心这个差异是向上还是向下。
总结：
单侧假设检验用于关注特定方向的效应，即大于或小于某个特定值。
双侧假设检验用于关注总体参数是否与某个特定值存在显著差异，而不关注具体的方向。
选择使用单侧或双侧检验应该取决于研究问题的特点和研究者关心的方面。

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在统计学中，判断样本数据与某个假设之间是否存在显著差异的方法叫做假设检验。根据是否强调检验的方向性，可以将检验分为单侧检验和双侧检验。
单侧检验：强调差异的方向性，即关心研究对象是高于还是低于某一总体水平。
双侧检验：只关心两个总体参数之间是否有差异，而不关心谁大谁小。
1. 单侧检验

单侧检验主要用于检验样本数据是否支持或拒绝假设值的一个具体方向性差异。原假设（H₀）：假设总体参数或总体分布不存在所关注的方向性差异。
举个例子：某公司声称他们新研发的灯泡平均寿命超过了市场上现有灯泡的平均寿命。
：μ1 ≤ μ0，即新研发的灯泡的平均寿命小于或等于市场上现有灯泡的平均寿命。
：μ1>μ0，即新研发的灯泡的平均寿命大于市场上现有灯泡的平均寿命。
如果拒绝原假设，那么拒绝 的分布区域就在 左边的一端了（左侧）


根据研究问题和数据类型我们可以选择适当的单侧检验方法，如单样本t检验、单因素方差分析（ANOVA）等。
单样本t检验：比较样本数据与一个特定数值之间的差异情况，同时要求数据呈现正态性分布。
操作方法：打开SPSSPRO免费数据分析网站，免费生成分析结果


2.双侧检验

双侧检验用于比较两个样本、群体或条件之间的差异，并评估这些差异是否显著。原假设通常假定两个样本或群体之间不存在差异，而对立假设则认为存在差异。
举个例子：某公司声称他们新研发的灯泡平均寿命与市场上现有灯泡的平均寿命是否有差异。
：μ1 μ0，即新研发的灯泡的平均寿命与市场上现有灯泡的平均寿命相同。
：μ1 μ0，即新研发的灯泡的平均寿命与市场上现有灯泡的平均寿命不同。
若设定显著性水平：α=0.05，双侧检验时要在总体分布的两端各设定一个临界点


双侧检验常用分析方法有：独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析
如果两个样本满足正态分布和方差齐性的假设，可以使用独立样本t检验
如果两个样本是相关的，且配对变量差值呈现正态性分布，可以使用配对样本t检验
如果分析多个因素的不同水平对最终结果是否有显著影响，可以用多因素方差分析
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总结
在实际操作中需要根据研究的目的和假设来选择单侧检验还是双侧检验，如果假设中有一参数和另一参数方向性的比较，比如“大于”、“优于”、“差于”等，一般选择单侧检验。如果只是检验两参数之间是否有差异，就选择双侧检验。


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通常的双侧检验是在1-a的可信度下，取原假设。而拒绝替换假设，替换假设是大于1-a可信度下的大的临界值，或小于1-a可信度下小的临界值，举个例子，一袋100斤化肥，袋装上写正负5斤误差。如图1所示的就是双侧检验：



双侧检验

而单侧检验，比如看产品的质量，当然是越小越好了，超过产品质量缺陷大的临界值的，均属于不可接受范围内，即接受范围就是1-a了，如图二所示就是右侧单侧检验：



右侧单侧检验

单侧检验实例中比如电子产品寿命，当然是越大越好了，低于电子产品寿命小临界值的，均属于不可接受范围，即接受范围就是1-a了，如图三所示就是左侧单侧检验：



左侧单侧检验