双侧检验英文解释翻译、双侧检验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 two-tailed test

分词翻译：

双的英语翻译：

both; double; even; twin; two; twofold
【化】 dyad
【医】 amb-; ambi-; ambo-; bi-; bis-; di-; diplo-; par

侧的英语翻译：

side
【医】 latero-; latus

检验的英语翻译：

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

专业解析

双侧检验（Two-tailed Test）是统计学中假设检验的一种方法，用于判断样本数据是否显著偏离原假设（null hypothesis）的两个方向（即大于或小于预期值）。其核心在于检验统计量是否落在拒绝域的两侧，适用于研究问题不指定变化方向的情况。

一、基本概念

定义
双侧检验的原假设（$H_0$）通常设定为参数等于某值（如 $H_0: mu = mu_0$），备择假设（$H_1$）则为参数不等于该值（$H_1: mu eq mu_0$）。检验时需关注统计量在分布两侧的极端值。
拒绝域分布
若显著性水平为 $alpha$（例如 $alpha=0.05$），拒绝域平均分配在抽样分布的两侧尾部，每侧占 $alpha/2$（即各2.5%）。

数学表达：

$$ P(|T| geq t{alpha/2}) = alpha $$ 其中 $T$ 为检验统计量，$t{alpha/2}$ 为临界值。

二、适用场景

研究问题无方向性
例如：检验新药是否改变患者血压（可能升高或降低），而非仅验证"是否降低"。

质量控制
检测零件尺寸是否偏离标准值（过小或过大均不合格）。

三、与单侧检验的区别

特征	双侧检验	单侧检验
备择假设	$H_1: mu
eq mu_0$	$H_1: mu > mu_0$ 或 $mu < mu_0$
拒绝域	分布两侧（$alpha/2$ 每侧）	分布单侧（全部 $alpha$）
应用场景	探索性研究、无预设方向	验证特定方向效应（如疗效提升）

四、实例说明

某工厂生产螺丝，标准长度为 10mm。质检员随机抽样 30 个螺丝，测得平均长度 $bar{x}=10.2$mm，标准差 $s=0.4$mm。

原假设：$H_0: mu = 10$
备择假设：$H1: mu eq 10$
若 $t$ 检验统计量绝对值大于临界值 $t{0.025}(29)=2.045$，则拒绝 $H_0$，表明螺丝长度显著偏离标准。

五、权威参考

统计学教材
茆诗松《概率论与数理统计》第 8 章指出，双侧检验适用于"参数变化方向未知"的场景，其拒绝概率对称分布于两侧尾端。

学术指南
美国统计协会（ASA）在《统计推断声明》中强调，双侧检验需预先设定方向非依赖性，避免误用单侧检验放大Ⅰ类错误风险。

行业标准
国际标准化组织（ISO）ISO 2854 标准规定，质量检验中的双侧方法用于检测双向偏离规格限的情况。

网络扩展解释

双侧检验（又称双尾检验）是统计学中假设检验的一种方法，用于判断样本数据是否偏离原假设的两个方向（即大于或小于某个特定值）。以下是其核心要点：

1.定义与目的

双侧检验旨在检测总体参数是否存在任意方向的显著差异。例如，检验某药物是否影响血压（可能升高或降低），而不是仅关注单一方向的变化。

2.假设形式

原假设（H₀）：参数等于某个特定值（如 $H₀: μ = μ₀$）。
备择假设（H₁）：参数不等于该值（如 $H₁: μ ≠ μ₀$）。

3.拒绝域分布

在抽样分布的两侧（左尾和右尾）各设置一个拒绝域，总显著性水平为 $alpha$（如 0.05），每侧各占 $alpha/2$。
例如，正态分布中，当 $alpha=0.05$ 时，临界值为 $pm 1.96$。

4.适用场景

当研究问题没有明确方向性时使用。例如：
- 检验新教学方法对学生成绩是否有影响（可能提高或降低）；
- 验证产品质量是否符合标准（可能过轻或过重）。

5.与单侧检验的区别

特征	双侧检验	单侧检验
假设方向	关注参数是否“不等于”	关注参数“大于”或“小于”
拒绝域	分布在两侧	仅分布在单侧（左或右）
敏感性	对双方向差异敏感，但统计功效较低	对单方向更敏感，统计功效较高

6.P值计算

双侧检验的P值是观测到的统计量及其更极端值在两侧出现的概率总和。例如，若计算单侧P值为0.03，则双侧P值为0.06。

双侧检验适用于探索性研究或无明确方向预期的场景，而单侧检验更适合有明确理论支持方向的研究。选择哪种方法需结合研究问题和前期证据。