单侧和双侧检验的区别

单侧检验和双侧检验是统计学中用于假设检验的两种方法，它们在应用场景、假设形式、否定域等方面存在显著区别：

?应用场景?：

单侧检验通常用于在已有研究或理论依据的情况下进行假设检验，即已经明确了总体参数的预期变化方向。例如，在进行新药临床试验时，如果已有动物实验结果表明该药物可以降低血压，则可以进行单侧右尾检验来检验药物的平均收缩压是否小于某个预设值。?
双侧检验则用于在没有明确研究或理论依据的情况下进行探索性分析，即不确定总体参数的预期变化方向。例如，在进行一项新的教育干预措施的实验研究时，可以进行双侧检验来检验干预措施是否对学生的平均成绩产生了显著影响。
?假设形式?：

单侧检验强调某一方向的检验，通常适用于检验某一参数是否“大于”、“优于”、“快于”及“小于”、“劣于”、“慢于”另一参数等一类问题。其假设形式为H0: μ≤μ0; H1: μ>μ0（左侧检验）或H0: μ≥μ0; H1: μ<μ0（右侧检验）。?
双侧检验只强调差异，不强调方向性的检验。其假设形式为H0: μ=μ0; H1: μ≠μ0。
?否定域?：

单侧检验的否定域在一侧，例如，左侧检验的否定域在μ0的左侧，右侧检验的否定域在μ0的右侧。?
双侧检验的否定域在两侧，即在μ0的左侧和右侧都有否定域。
?样本数量要求?：

单侧检验对样本数量的要求较高，通常需要较大的样本数量才能获得显著性结果。?
双侧检验对样本数量的要求相对较低，只要达到一定的标准即可。
?敏感性?：

双侧检验对数据变化的敏感性较高，能够及时发现数据的细微变化。
单侧检验的敏感性相对较低，需要特别关注数据的特定变化方向。