單側檢驗英文解釋翻譯、單側檢驗的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 one-tailed test

分詞翻譯：

單側的英語翻譯：

【醫】 hemi-

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

在統計學中，單側檢驗（One-tailed test），也稱為單尾檢驗或定向檢驗，是一種假設檢驗方法，用于檢驗總體參數是否朝一個特定方向偏離原假設（例如，大于或小于某個值）。它區别于雙側檢驗（Two-tailed test），後者檢驗參數是否不等于某個值（不指定方向）。

核心概念

定義與目的：
- 單側檢驗關注研究假設（備擇假設 H₁）中參數變化的單一方向性。它用于驗證參數是否顯著大于或顯著小于原假設（H₀）中設定的值，而非僅僅是否“不等于”。
- 例如：
  - H₀: μ ≤ μ₀vs. H₁: μ > μ₀ （右側檢驗，關注是否“大于”）
  - H₀: μ ≥ μ₀vs. H₁: μ < μ₀ （左側檢驗，關注是否“小于”）
與雙側檢驗的區别：
- 方向性：單側檢驗有明确的預期方向（如新藥效果更好），而雙側檢驗無方向性預期（如新藥效果不同于舊藥，可能更好也可能更差）。
- 拒絕域：單側檢驗的拒絕域位于抽樣分布的一端（左側或右側），而雙側檢驗的拒絕域位于兩端。
- 檢驗效能：在相同的顯著性水平（α）下，如果研究假設的方向正确，單側檢驗比雙側檢驗具有更高的檢驗效能（Power），即更可能檢測到真實存在的效應。這是因為其拒絕域全部集中在一個方向。
應用場景：
- 當研究者有強有力的理論或先驗知識支持參數變化隻可能朝一個方向發生時（例如，某種訓練方法預期隻會提高成績，不會降低）。
- 當隻對單一方向的變化感興趣時（例如，質量控制中隻關心産品重量是否低于标準）。

權威參考來源

《統計學》（賈俊平，何曉群，金勇進著）：國内廣泛使用的統計學教材，清晰闡述了單側檢驗與雙側檢驗的概念、區别及應用條件。
《行為科學統計》（Statistics for the Behavioral Sciences, Frederick J Gravetter, Larry B. Wallnau）：經典教材，深入淺出地解釋了假設檢驗的類型，包括單側檢驗的邏輯、拒絕域和效能。
國家統計局官網 - 統計知識庫：提供基礎的統計術語解釋和方法說明，包含假設檢驗的基本類型介紹。
《數理統計學導論》（Introduction to Mathematical Statistics, Robert V. Hogg, Joseph W. McKean, Allen T. Craig）：權威的數理統計教材，提供了單側檢驗嚴格的數學定義和推導。

關鍵要點總結

方向性明确：單側檢驗針對研究假設中參數變化的特定方向（增大或減小）。
拒絕域在一端：其臨界區域位于抽樣分布的一側（左尾或右尾）。
效能更高（特定條件下）：當實際效應方向與研究假設一緻時，單側檢驗比雙側檢驗更容易拒絕錯誤的原假設。
應用需謹慎：選擇單側檢驗應有充分的理論或先驗依據，不能僅因為希望得到顯著結果而使用。誤用（如實際效應方向與假設相反）會導緻無法檢測到真實效應。

網絡擴展解釋

單側檢驗（又稱單尾檢驗）是統計學中假設檢驗的一種形式，其核心特點是僅關注參數變化的一個方向。以下是詳細解釋：

1.基本定義

單側檢驗通過設定方向性備擇假設，檢驗總體參數是否顯著大于（或小于）某個特定值。與原假設（H₀）不同，備擇假設（H₁）僅在一個方向上成立。

例如：檢驗某藥物是否比現有藥物更有效，原假設為H₀: 效果相同，備擇假設為H₁: 新藥效果更好（單側右尾檢驗）。

2.兩種類型

根據方向分為兩類：

左側檢驗：檢驗參數是否顯著小于某值，H₁形式如 $mu < mu_0$。
（拒絕域位于分布左側，如Z檢驗中Z < -1.645，α=0.05）
右側檢驗：檢驗參數是否顯著大于某值，H₁形式如 $mu > mu_0$。
（拒絕域位于分布右側，如Z檢驗中Z > 1.645，α=0.05）

3.與雙側檢驗的區别

特征	單側檢驗	雙側檢驗
備擇假設方向	僅一個方向（>或<）	兩個方向（≠）
拒絕域	分布的一側	分布的兩側
統計功效	更高（更易拒絕H₀）	較低
適用場景	明确預期參數變化方向時	僅需判斷是否存在差異時

4.應用場景

質量控制：測試材料強度是否達标（左側檢驗，關注是否低于标準）。
醫學研究：驗證新療法是否提高治愈率（右側檢驗）。
經濟學：分析政策是否使經濟增長率顯著提升（右側檢驗）。

5.注意事項

選擇依據：必須有充分的理論或先驗依據支持方向性假設，否則可能導緻錯誤結論。
顯著性水平：單側檢驗的臨界值更寬松（如α=0.05對應Z=1.645），但需避免因濫用而增加Ⅰ類錯誤風險。
局限性：若實際效應方向與假設相反，單側檢驗無法檢測到差異。

通過單側檢驗，研究者可以更高效地驗證特定方向的假設，但需謹慎權衡方向選擇的合理性與統計風險。