1樓：合笛南門娜娜
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晌遲慧果不可能低於或高於另一種方法的旦搏結果時，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。
擴充套件資料：從專業知識判斷，如果不清楚後測資料是否高於前測資料，研究目的是想判斷前後測的均值是否不同，就需要用雙側檢驗。如果從專業知識判斷，如果後測資料不可能低於前測資料宴答，研究目的是僅僅想知道後測資料是不是高於前測資料，則可以採用單側檢驗。
相同的t值，雙側的p值要比單側的p值高。相同的p值，雙側的t值要比單側的t值高。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。
搜狗百科——單側檢驗。
搜狗百科——雙側檢驗。
2樓：段山斯清婉
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。
統計推斷中如如何區別單、雙側檢驗
3樓：網友
1、單雙側檢驗是看你的統計指標的屬性，如果該指標只有上限或只有下限，則用單側檢驗，如果它的範圍在乙個區間內，則用雙側檢驗。
2、統計推斷的定義：統計推斷statistical inference 根據帶隨機性的觀測資料（樣本）以及問題的條件和假定（模型），而對未知事物作出的，以概率形式表述的推斷。它是數理統計學的主要任務，其理論和方法構成數理統計學的主要內容。
3、統計推斷概述：統計推斷[statistical inference] 根據帶隨機性的觀測資料（樣本）以及問題的條件和假定（模型），而對未知事物作出的，以概率形式表述的推斷。它是數理統計學的主要任務，其理論和方法構成數理統計學的主要內容。
統計推斷的乙個基本特點是：其所依據的條件中包含有帶隨機性的觀測資料。以隨機現象為研究物件的概率論，是統計推斷的理論基礎。
在數理統計學中，統計推斷問題常表述為如下形式：所研究的問題有乙個確定的總體，其總體分佈未知或部分未知，通過從該總體中抽取的樣本（觀測資料）作出與未知分佈有關的某種結論。例如，某一群人的身高構成乙個總體，通常認為身高是服從正態分佈的，但不知道這個總體的均值，隨機抽部分人，測得身高的值，用這些資料來估計這群人的平均身高，這就是一種統計推斷形式，即引數估計。
若感興趣的問題是「平均身高是否超過公尺）」，就需要通過樣本檢驗此命題是否成立，這也是一種推斷形式，即假設檢驗。由於統計推斷是由部分（樣本）推斷整體（總體），因此根據樣本對總體所作的推斷，不可能是完全精確和可靠的，其結論要以概率的形式表達。統計推斷的目的，是利用問題的基本假定及包含在觀測資料中的資訊，作出儘量精確和可靠的結論。
4樓：恭英
單側檢驗指按分佈的一側計算顯著性水平概率的檢驗。用於檢驗大於、小於、高於、低於、優於、劣於等有確定性大小關係的假設檢驗問題。這類問題的確定是有一定的理論依據的。
假設檢驗寫作：μ1<μ2或μ1>μ2。
雙側檢驗指按分佈兩端計算顯著性水平概率的檢驗， 應用於理論上不能確定兩個總體乙個一定比另乙個大或小的假設檢驗。一般假設檢驗寫作h1：μ1≠μ2。
如何正確使用「雙側檢驗」或「單側檢驗」
5樓：
估計是你搞混了。相關性分析和假設檢驗是兩個概念。
相關性是有響應y，還有因子a/b/c等，說的是因子與響應之間的關聯性，如果只有乙個因子，那麼就是看他們之間的線性關係，相關性不光是線性的，還可以是二階，三階甚至更高階的多項式相關性，一般兩個因素之間，看線性與否即可，這個可以做散佈圖，擬合線圖等，計算相關係數即可知道。
而假設檢驗是看兩個樣本所處總體的分佈是漏清否有顯著差異，比如乙個樣本a 1,,，另外乙個樣本為b ……是返茄前要看這兩組資料（樣本）是否有顯著的差異，可以通過正態分佈來進行檢驗。通常對均值進行檢驗，假設a≠b或a＝b，而他們對調後就是他們的備擇假設，通常假設顯著因子α=，也就是置信度為95%，通過計算後得到p值，比較p值與α的大小，最終得到a和b是否相等，當然，統計學上叫是否顯著。
如果比較a=b，這就是雙側檢驗，如果比較a＞b或a＜b，則是單側檢驗。單側檢驗時，如果置信度仍設為95%，那麼α值就取即可。
假設檢驗有雙樣本檢驗，單樣本檢驗，納做配對樣本檢驗等，不管是單側還是雙側，都只能對兩個樣本進行比較，如果三個或三個以上的樣本比較，就需要做方差分析了。
這張spss的配對t檢驗的結果怎麼解讀
第一個表示樣本基本統計資訊 第二個表 是兩組資料的相關性,sig小於 回0.05,說明有顯著相關 第三答個 表 是關鍵的t檢驗結果,同樣是看sig的值,小於0.05,說明兩組的均值有顯著差異 根據表中的兩組均值大小可以判斷 第一組的均值顯著低於第二組的均值 如何看spss配對樣本t檢驗結果?1.調出...
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