怎样正确运用单侧检验和双侧检验
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发布时间：2022-04-21 22:18
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时间：2023-06-28 19:55
所谓双侧和单侧之别，是以做检验时拒绝域在数据分布的两侧还是单侧来区分的，若是双侧检验，代表研究者不确定数据均值是高于检验值还是低于检验值，比如你的数据，如果你不清楚后测数据是否高于前测数据，就想知道前后测的均值是否不同，那就用双侧检验；如果你仅仅想知道后测是不是高于前测，或者仅仅想知道前测是不是低于后测，那可以用单侧检验，因为此时你只关心某一侧的拒绝域，对另一侧不感兴趣，那既然如此这个时候你就索性把不关心的那一侧的拒绝域挪到感兴趣的那一侧。
综上，你用单侧还是双侧，主要取决于你的研究兴趣，你可以自由选择使用双侧或单侧，其次也跟你的经验有关，如果你十分确定拒绝域绝不会在数据分布的某一侧，那你就直接用单侧，比如你比较智力超常者和智力障碍者的智力测验得分，此时你很清楚超常者得分一定高于障碍者，那你的研究假设就应该是超常者得分是否高于障碍者，而不是是否不同于障碍者。一般研究当中都是默认双侧检验，如无特殊理由，直接用双侧是比较稳妥的做法
单侧应该是更容易发现显著的，因为同样是以0.05为显著性水平，如果是单侧检验，右侧拒绝域为0.05，左侧为0，而双侧左右拒绝域各为0.025，显然单侧的拒绝域更容易达到，所以相同的t值情况下，单侧的P值应该是比双侧更低的
