双尾检验英文解释翻译、双尾检验的近义词、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

尾的英语翻译：

end; remnant; tail; trail
【化】 tail end
【医】 cauda; caudae; tail

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

双尾检验（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（H₀）在两个方向上的可能性。其核心特征是拒绝域分布在抽样分布的两侧，适用于研究问题中无明确方向性的假设场景，例如检验某参数是否“不等于”特定值。

核心概念解析

定义与公式
在双尾检验中，原假设H₀通常设定为参数等于某值（如μ=μ₀），备择假设H₁则为参数不等于该值（如μ≠μ₀）。检验统计量的计算与单尾检验相同，但显著性水平α会平分到分布的两侧。例如，当α=0.05时，两侧各占0.025，对应的临界值为±1.96（标准正态分布）。公式表示为：

$$

P(Z leq -z{alpha/2} text{ 或 } Z geq z{alpha/2}) = alpha

$$
应用场景
双尾检验常见于医学研究、社会科学和质量管理领域。例如，验证新药疗效是否与现有药物存在差异（不预设更好或更差），或检测生产线产品重量是否符合标准（波动可能偏多或偏少）。
与单尾检验的区别
单尾检验仅关注参数在一个方向上的变化（如μ>μ₀），而双尾检验更保守，需同时考虑正负偏离。因此，双尾检验的p值通常是单尾检验的两倍，需要更强的证据才能拒绝原假设。

权威参考来源

美国国家标准与技术研究院（NIST）指出，双尾检验适用于探索性研究，当理论未明确预测变化方向时（来源：NIST Statistical Handbook）。
《统计学原理》（第7版，作者：David Moore）强调，双尾检验通过对称分配α值降低了第一类错误的风险。

: https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/ : Moore, D. S. (2010). The Basic Practice of Statistics. W.H. Freeman.

网络扩展解释

双尾检验（又称双侧检验）是统计学中假设检验的一种方法，用于判断总体参数是否存在不等于某个特定值的情况。它的核心特点是同时考虑参数可能存在的正向和负向偏离，拒绝域分布在抽样分布的两侧。

核心概念

原假设与备择假设
- 原假设（H₀）：参数等于某个特定值（例如，μ = μ₀）。
- 备择假设（H₁）：参数不等于该值（例如，μ ≠ μ₀）。
拒绝域的位置
双尾检验的拒绝域位于抽样分布的两侧。例如，在显著性水平α=0.05时，每侧拒绝域各占2.5%（临界值通常为±1.96，以标准正态分布为例）。
适用场景
- 当研究问题没有明确方向性预期时（例如，“某药物是否影响血压？”）。
- 需要保守检验时（避免因方向性假设而遗漏潜在的反向效应）。
与单尾检验的区别
- 单尾检验仅关注参数是否大于或小于某值（例如，μ > μ₀），拒绝域在单侧，灵敏度更高但风险更大。
- 双尾检验更严格，需更极端的检验统计量才能拒绝原假设。

实际应用示例

假设检验某新教学方法是否改变学生平均成绩（原假设H₀：平均分=75，备择假设H₁：平均分≠75）。若计算出的检验统计量（如z值）绝对值超过临界值（如±1.96），则拒绝H₀，认为成绩有显著变化。

公式表达

对于正态分布，双尾检验的临界值满足：
$$
P(Z leq -z{alpha/2}) + P(Z geq z{alpha/2}) = alpha
$$
其中，$z_{alpha/2}$为标准正态分布的分位数。

注意事项

P值计算：双尾检验的P值是观察值在两侧出现极端情况的概率之和。
统计功效：由于α被分配到两侧，双尾检验对效应量的敏感度可能低于单尾检验，需更大样本量弥补。

总结来说，双尾检验适用于无方向性假设的场景，通过同时考察两侧可能性，提供更全面的统计推断。