雙側檢驗英文解釋翻譯、雙側檢驗的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 two-tailed test

分詞翻譯：

雙的英語翻譯：

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

側的英語翻譯：

side
【醫】 latero-; latus

檢驗的英語翻譯：

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

專業解析

雙側檢驗（Two-tailed Test）是統計學中假設檢驗的一種方法，用于判斷樣本數據是否顯著偏離原假設（null hypothesis）的兩個方向（即大于或小于預期值）。其核心在于檢驗統計量是否落在拒絕域的兩側，適用于研究問題不指定變化方向的情況。

一、基本概念

定義
雙側檢驗的原假設（$H_0$）通常設定為參數等于某值（如 $H_0: mu = mu_0$），備擇假設（$H_1$）則為參數不等于該值（$H_1: mu eq mu_0$）。檢驗時需關注統計量在分布兩側的極端值。
拒絕域分布
若顯著性水平為 $alpha$（例如 $alpha=0.05$），拒絕域平均分配在抽樣分布的兩側尾部，每側占 $alpha/2$（即各2.5%）。

數學表達：

$$ P(|T| geq t{alpha/2}) = alpha $$ 其中 $T$ 為檢驗統計量，$t{alpha/2}$ 為臨界值。

二、適用場景

研究問題無方向性
例如：檢驗新藥是否改變患者血壓（可能升高或降低），而非僅驗證"是否降低"。

質量控制
檢測零件尺寸是否偏離标準值（過小或過大均不合格）。

三、與單側檢驗的區别

特征	雙側檢驗	單側檢驗
備擇假設	$H_1: mu
eq mu_0$	$H_1: mu > mu_0$ 或 $mu < mu_0$
拒絕域	分布兩側（$alpha/2$ 每側）	分布單側（全部 $alpha$）
應用場景	探索性研究、無預設方向	驗證特定方向效應（如療效提升）

四、實例說明

某工廠生産螺絲，标準長度為 10mm。質檢員隨機抽樣 30 個螺絲，測得平均長度 $bar{x}=10.2$mm，标準差 $s=0.4$mm。

原假設：$H_0: mu = 10$
備擇假設：$H1: mu eq 10$
若 $t$ 檢驗統計量絕對值大于臨界值 $t{0.025}(29)=2.045$，則拒絕 $H_0$，表明螺絲長度顯著偏離标準。

五、權威參考

統計學教材
茆詩松《概率論與數理統計》第 8 章指出，雙側檢驗適用于"參數變化方向未知"的場景，其拒絕概率對稱分布于兩側尾端。

學術指南
美國統計協會（ASA）在《統計推斷聲明》中強調，雙側檢驗需預先設定方向非依賴性，避免誤用單側檢驗放大Ⅰ類錯誤風險。

行業标準
國際标準化組織（ISO）ISO 2854 标準規定，質量檢驗中的雙側方法用于檢測雙向偏離規格限的情況。

網絡擴展解釋

雙側檢驗（又稱雙尾檢驗）是統計學中假設檢驗的一種方法，用于判斷樣本數據是否偏離原假設的兩個方向（即大于或小于某個特定值）。以下是其核心要點：

1.定義與目的

雙側檢驗旨在檢測總體參數是否存在任意方向的顯著差異。例如，檢驗某藥物是否影響血壓（可能升高或降低），而不是僅關注單一方向的變化。

2.假設形式

原假設（H₀）：參數等于某個特定值（如 $H₀: μ = μ₀$）。
備擇假設（H₁）：參數不等于該值（如 $H₁: μ ≠ μ₀$）。

3.拒絕域分布

在抽樣分布的兩側（左尾和右尾）各設置一個拒絕域，總顯著性水平為 $alpha$（如 0.05），每側各占 $alpha/2$。
例如，正态分布中，當 $alpha=0.05$ 時，臨界值為 $pm 1.96$。

4.適用場景

當研究問題沒有明确方向性時使用。例如：
- 檢驗新教學方法對學生成績是否有影響（可能提高或降低）；
- 驗證産品質量是否符合标準（可能過輕或過重）。

5.與單側檢驗的區别

特征	雙側檢驗	單側檢驗
假設方向	關注參數是否“不等于”	關注參數“大于”或“小于”
拒絕域	分布在兩側	僅分布在單側（左或右）
敏感性	對雙方向差異敏感，但統計功效較低	對單方向更敏感，統計功效較高

6.P值計算

雙側檢驗的P值是觀測到的統計量及其更極端值在兩側出現的概率總和。例如，若計算單側P值為0.03，則雙側P值為0.06。

雙側檢驗適用于探索性研究或無明确方向預期的場景，而單側檢驗更適合有明确理論支持方向的研究。選擇哪種方法需結合研究問題和前期證據。