单尾检验英文解释翻译、单尾检验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 one-tailed test

分词翻译：

单的英语翻译：

odd; single
【医】 azygos; mon-; mono-; uni-

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

单尾检验（One-Tailed Test）的汉英词典式解析

一、术语定义

单尾检验（One-Tailed Test）是统计学中假设检验的一种方法，用于检测总体参数是否朝单一方向偏离原假设（如大于或小于某值）。其英文术语强调“单侧性”（One-Tailed），与双尾检验（Two-Tailed Test）形成对比。例如：

原假设 ( H_0: mu = mu_0 )；备择假设 ( H_1: mu > mu_0 )（右尾）或 ( H_1: mu < mu_0 )（左尾）。

二、统计原理与适用场景

拒绝域位置：
单尾检验的拒绝域位于抽样分布的一端（左尾或右尾），而双尾检验则分布在两端。例如，检验新药是否显著提高疗效时，使用右尾检验（( H_1: mu > mu_0 )）。
统计功效优势：
在相同显著性水平（如 ( alpha = 0.05 )）下，单尾检验的统计功效（检出真实效应的能力）高于双尾检验，因检验方向明确，临界值更易达到。
适用条件：
- 研究假设有明确方向性（如“干预后指标上升”）；
- 需预先确定检验方向（左/右尾），避免数据驱动选择。

三、实例说明

以产品质量检测为例：

问题：某工厂声称零件平均寿命 ≥ 1000小时。质检部门抽样后需验证是否低于该标准。
假设设置：
( H_0: mu geq 1000 )（符合标准）

( H_1: mu < 1000 )（不符合，左尾检验）

结论：若样本统计量落入左尾拒绝域（如 ( t < -t_{alpha} )），则拒绝 ( H_0 )，判定质量不达标。

四、注意事项

方向预判风险：若实际效应方向与预设相反（如预设“提高”但实际“降低”），单尾检验无法检出，可能导致Ⅱ类错误。
学术规范：部分期刊要求使用双尾检验，除非理论支持方向性假设。

权威参考来源：

国家统计局《统计学名词》2023版（术语定义标准）
David Freedman《统计学》第5章（假设检验原理）
中国科学引文数据库（CSCD）《统计方法应用指南》（检验选择规范）

网络扩展解释

单尾检验（单侧检验）是统计学中假设检验的一种形式，用于判断总体参数是否朝单一方向偏离原假设（如“大于”或“小于”）。以下是其核心要点：

1. 核心定义

方向性假设：单尾检验的备择假设（H₁）具有明确方向性，例如：
- 右侧检验：H₁: μ > μ₀（检验参数是否显著大于某值）
- 左侧检验：H₁: μ < μ₀（检验参数是否显著小于某值）
拒绝域：仅在抽样分布的一侧（左或右）设定拒绝区域，临界值对应显著性水平α的全部概率。

2. 与双尾检验的区别

特征	单尾检验	双尾检验
假设方向	有明确方向（> 或 <）	无方向（≠）
拒绝域	单侧（左或右）	双侧（左右对称）
统计效力	更高（α集中在单侧）	更低（α分到双侧）
适用场景	有理论支持方向性预测	仅关注参数是否不同

3. 适用场景

明确方向预期：例如验证新药效果优于旧药（右侧检验），或检测污染浓度低于安全阈值（左侧检验）。
提高检验灵敏度：当研究者仅关注单一方向变化时，单尾检验更易拒绝原假设。

4. 注意事项

先验依据：需在实验前基于理论或经验确定方向，避免根据数据结果事后选择。
风险：若实际效应方向与假设相反，单尾检验会完全忽略该情况，可能导致错误结论。

示例

假设检验某电池寿命是否超过100小时（原假设H₀: μ ≤ 100，备择假设H₁: μ > 100）：

计算样本均值与标准误。
根据显著性水平α（如0.05）查单侧临界值（如Z=1.645）。
若检验统计量（如Z值）大于临界值，则拒绝H₀，支持电池寿命显著更长。

单尾检验通过聚焦特定方向，提升了统计效力，但需严格遵循研究设计，避免误用。