单侧检验辨释
单侧检验产生歧义的原因及解决办法
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单侧检验产生歧义的原因及解决办法
作者：尹箭
来源：《现代农业科技》2012年第22期
摘要通过实例解析，分析和讨论了单侧检验的歧义现象及其产生原因，提出了正确设定
原假设、备择假设的解决思路和方法。
关键词单侧检验；歧义；原假设；备择假设
中图分类号 O212.6 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2012）22-0230-01
1 引例
马育华主编的《田间试验和统计方法》第2版教材中例4.7，研究某种新肥料能否使皮棉产量比原肥料增产75 kg/hm2以上，选土壤和其他条件近似的相邻小区组成1个试验地，其中一区施新肥料，另一区施原肥料作对照，9次重复，产量见表1。
试测验新肥料能否比原肥料增产75 kg/hm2以上。
此题为成对数据比较，采用单侧检验。
教材解法如下：。
单侧检验水平表
单侧检验水平表摘要：1.单侧检验水平表的定义和作用2.单侧检验的类型3.如何选择合适的单侧检验水平4.单侧检验水平表的实际应用5.单侧检验水平表的局限性和未来发展正文：1.单侧检验水平表的定义和作用单侧检验水平表是一种统计工具，用于确定在一侧检验中拒绝原假设的临界值。
在实际应用中，当我们对某个研究问题只有一侧的检验需求时，例如检验某一新药物的疗效是否优于现有药物，单侧检验水平表能够为我们提供有针对性的判断依据。
2.单侧检验的类型根据检验需求的不同，单侧检验可以分为左侧检验和右侧检验。
左侧检验关注于检验值小于临界值的情况，右侧检验则关注于检验值大于临界值的情况。
在实际应用中，需要根据研究问题的具体要求来选择合适的检验类型。
3.如何选择合适的单侧检验水平选择单侧检验水平时，需要考虑以下几个因素：（1）显著性水平：显著性水平是单侧检验中最重要的参数，决定了拒绝原假设的临界值。
通常情况下，显著性水平设为0.05 或0.01。
（2）检验类型：根据研究问题的具体要求，选择合适的检验类型，如左侧检验或右侧检验。
（3）样本量：样本量大小会影响单侧检验的效果，一般来说，样本量越大，检验的效果越好。
根据以上因素，可以使用统计软件或查阅统计表格，找到相应的单侧检验水平。
4.单侧检验水平表的实际应用在实际应用中，单侧检验水平表可以帮助研究者更加准确地判断研究结果。
例如，在药物研发领域，通过单侧检验水平表可以判断新药物的疗效是否优于现有药物；在教育研究领域，可以判断某种教学方法是否能显著提高学生的学习成绩。
5.单侧检验水平表的局限性和未来发展尽管单侧检验水平表在实际应用中具有较高的准确性，但它仍然存在一定的局限性。
例如，在实际研究中，研究问题的复杂性可能导致单侧检验水平表的准确性下降。
因此，未来单侧检验水平表的发展方向将更加注重对复杂问题的处理，提高检验的准确性。
r语言中进行方差的单侧假设检验
R语言是一种广泛应用于数据分析和统计学的编程语言，在进行数据分析和统计建模时，常常需要进行假设检验来验证研究假设的有效性。
其中，方差的假设检验是一种常见的检验方法之一。
在R语言中，进行方差的单侧假设检验需要遵循一定的步骤和方法。
本文将通过以下内容来介绍在R语言中进行方差的单侧假设检验的具体步骤和方法：1. 确定研究问题在进行方差的单侧假设检验之前，首先需要确定要研究的问题，明确研究的目的和假设。
我们要检验一个新药物的剂量对患者的治疗效果是否有显著影响，那么我们的研究问题可以是：新药物的高剂量组的治疗效果是否显著高于低剂量组。
2. 收集数据确定了研究问题之后，接下来需要收集相关数据。
在R语言中，可以使用各种方式来导入数据，例如读取Excel文件、CSV文件或直接生成模拟数据。
假设我们已经获取了患者的治疗效果数据，数据包括治疗组别（高剂量组/低剂量组）和治疗效果的观测值。
3. 数据清洗与探索在进行假设检验之前，需要对数据进行清洗和探索性分析。
数据清洗可以包括缺失值处理、异常值处理等。
而探索性分析则可以通过绘制直方图、箱线图、散点图等方式来对数据的分布和特征进行初步了解。
4. 构建假设在进行方差的单侧假设检验时，需要构建原假设和备择假设。
对于我们的研究问题，原假设可以是“新药物的高剂量组的治疗效果不显著高于低剂量组”，备择假设可以是“新药物的高剂量组的治疗效果显著高于低剂量组”。
5. 进行假设检验在R语言中，进行方差的单侧假设检验可以使用t检验或方差分析（ANOVA）等方法。
以方差分析为例，可以使用`aov`函数来构建方差分析模型，然后使用`summary`函数来查看方差分析的结果。
在结果中，关注组别之间的方差比较，判断高剂量组和低剂量组的治疗效果是否存在显著差异。
6. 结果解释根据假设检验的结果，在R语言中可以通过输出结果的p值或显著性水平来判断原假设的成立与否。
如果p值小于显著性水平，就可以拒绝原假设，接受备择假设，认为高剂量组和低剂量组的治疗效果存在显著差异。
单双侧检验应用统计专业英语
单双侧检验应用统计专业英语Single and double-sided testing are important techniques in statistical analysis. Single-sided testing, also known as one-tailed testing, is used to determine whether a sample mean is significantly greater than or less than a specified value. Double-sided testing, on the other hand, is used to determine whether a sample mean is significantly different from a specified value, with no assumptions about the direction of the difference.In single-sided testing, the null hypothesis is that the population mean is less than or equal to the specified value, while the alternative hypothesis is that the population mean is greater than the specified value. The test statistic is then compared to a critical value from the appropriate distribution to determine whether the null hypothesis can be rejected.In double-sided testing, the null hypothesis is that the population mean is equal to the specified value, while the alternative hypothesis is that the population mean is not equal to the specified value. The test statistic is compared to critical values from the appropriatedistribution to determine whether the null hypothesis canbe rejected.Both single and double-sided testing have their own advantages and disadvantages. Single-sided testing is more powerful when the direction of the difference is known or expected, while double-sided testing is more appropriate when the direction of the difference is uncertain.统计分析中的单侧和双侧检验是重要的技术。
生物统计学讲稿--统计推断--方差分析
第五章统计推断通过实例、多媒体图示详细讲解下述原理和概念。
第一节统计假设测验的基本原理一、统计假设1.零假设：2.备择假设二、小概率原理小概率的事件在一次实验当中，几乎是不会发生的。
三、显著水平显著水平就是维持零假设成立的最小概率，记为α。
四、单侧检验和双侧检验1、单侧检验：在备择假设中只包含一种可能性的检验。
2、双侧检验：在备择假设中包含两种可能性的检验。
3.如何选择做单侧检验和双侧检验在抽样数据相同的情况下，单侧检验和双侧检验的结论不同，这是因为在单侧检验中应用了µ不可能小于10.00克的已知条件，因此增加了单侧检验的灵敏性，使单侧检验更容易拒绝零假设。
根据实验的考察重点和已知条件来确定选择单侧检验还是双侧检验。
通过实例、多媒体图示详细讲解下述原理和概念。
五、两种类型的错误I型错误：H0是真实的，在统计推断时却拒绝了H0。
又称拒真错误。
α= P（犯I 型错误）= P（拒绝H0/H0是真实的，μ= μ0）一般犯I 型错误的规律不会超过显著水平。
II型错误：如果μ ≠ μ0 ，而是μ = μ1，若接受接受 H0：μ = μ0 ，则发生了另一种倾向的错误，我们称之为II型错误。
发生II型错误的概率用β 表示，β 是可以计算的。
复习思考题：1．什么是统计推断？统计推断的目的是什么？怎样利用统计假设检验，判断某种现象属于偶然？2．什么叫I型错误？什么叫II型错误？在不增加犯I型错误概率的情况下，如何降低犯II型错误的概率？第二节单个样本的统计假设测验一、单个样本统计假设测验的程序1、假设H0 ：θ = θ0 来源：以往的经验，某种理论或模型，预先的规定HA：θ ≠ θ0 来源： H0以外的可能的值，担心实验会出现的值，θ > θ0 希望实验出现的值，有某种特殊意义的值。
θ < θ02、显著水平α：α = 0.05，α = 0.013、两种类型的错误：α，β4、确定应使用的统计量：u，t，χ25、建立在α水平上H0的拒绝域6、对推断的解释通过实例讲解下面两个问题：二、对单个样本平均数的测验1、在σ已知时，样本平均数的显著性测验-u检验2、在σ未知时，样本平均数的显著性测验 - t检验通过实例详细讲解三、单个样本变异性的检验 ----χ2检验（一）、检验的程序1、假设H0：σ = σ0HA：σ ≠ σ0σ >σ0（已知σ不可能小于σ0）σ < σ0（已知σ不可能大于σ0 ）2、显著水平α= 0.05，α= 0.013、统计量χ24、H0的拒绝域：5、作出结论，并给予生物学解释。
r语言中进行方差的单侧假设检验 -回复
r语言中进行方差的单侧假设检验-回复如何在R语言中进行方差的单侧假设检验方差的单侧假设检验是统计推断中一种常用的假设检验方法，用于检测样本方差是否大于或小于特定的值。
在R语言中，我们可以使用不同的函数和方法来执行方差的单侧假设检验。
本文将介绍如何一步一步地在R语言中进行方差的单侧假设检验。
第一步：加载数据和包首先，我们需要加载R语言中用于假设检验的相关包。
在R中，有许多包可以用于方差假设检验，但常用的有"stats" 包和"car" 包。
我们可以使用以下代码加载这两个包：Rlibrary(stats)library(car)接下来，我们需要加载用于假设检验的数据。
在本文中，假设我们的数据集为"data"，包含一个连续变量"x"。
我们可以使用以下代码加载数据集：Rdata <- read.csv("data.csv")第二步：描述统计和图形可视化在进行假设检验之前，我们通常会对数据进行描述统计和图形可视化，以了解数据的分布和特征。
我们可以使用以下函数来计算数据的描述统计指标：Rsummary(datax)这将输出数据的最小值、最大值、中位数、均值和四分位数等统计指标信息。
接下来，我们可以使用以下函数来绘制数据的直方图和箱线图，以更好地理解数据的分布情况：Rhist(datax)boxplot(datax)这将分别生成数据的直方图和箱线图。
第三步：进行方差的单侧假设检验在进行方差的单侧假设检验之前，我们需要明确我们的研究问题和假设。
假设我们要检验一个连续变量"x" 的方差是否大于特定的值"v"。
我们的研究问题可以表述为：H0: 方差等于"v"H1: 方差大于"v"在R语言中，我们可以使用两种常见的函数来进行方差的单侧假设检验，分别是"var.test" 函数和"coeftest" 函数。
第二章 统计推断-1讲解
• CHIINV(probability,degrees_freedom)
• Probability P=α (上尾), P=1-α (下尾)，
• 双尾 P=α/2(上尾), 或P=1-α/2(下尾)
• Degrees_freedom 自由度。
• X2检验的原理与t检验基本相似。
• 例2.5 一个混杂的小麦品种，株高标准差为 14cm，经过提纯以后随机抽出10株，它们 的株高为 90、105、101、95、100、100、 101、105、93、97cm，考查提纯后的群体 是否比原群体整齐？
• t=(μ-μ0)/( s/n 1/2 ) • 自由度为：df=n-1
• 用EXCEL中的函数中的统计函数中的TINV 函数查出临界值， TINV(probability,degrees_freedom)
• Probability P= 2α(上尾),或P=1-2α(下尾), 双尾 P= α或 P=1- α
• 与零假设相对立的假设称为备择假设 (alternative hypothesis)。从备择假设的名 称上就可以看出，它是在拒绝的情况下， 可供选择的假设。备择假设记HA。例如， HA: μ>μ0、HA: μ<μ0 及HA：μ≠>μ0。
• 2.1.2小概率原理
• 它的基本内容是：小概率的事件，在一次试验 中，几乎是不会发生的。若根据一定的假设条件 计算出来该事件发生的概率很小，而在一次试验 中，它竟然发生了，则可以认为假设的条件不正 确。因此，否定假设。
• 单样本统计推断.xls
• 2. 2 . 2 σ未知时平均数的显著性检验--t检验(ttest)
• 在统计中所遇到的绝大多数问题，总体标准差都 是未知的，而平均数已知（μ0）。在σ未知时， 平均数的显著性检验，一般广泛使用t检验。
单侧检验产生歧义的原因及解决办法
单侧检验产生歧义的原因及解决办法
尹箭
【期刊名称】《现代农业科技》
【年(卷),期】2012(000)022
【摘要】通过实例解析，分析和讨论了单侧检验的歧义现象及其产生原因，提出了正确设定原假设、备择假设的解决思路和方法。
【总页数】2页(P230-230,239)
【作者】尹箭
【作者单位】云南省屏边县热区办,云南屏边661200
【正文语种】中文
【中图分类】O212.6
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