假设检验与双侧单侧选择

更新：2026-10-13；状态：可用；验证范围：教材、原始研究或官方文档核对；概念与方法说明。

先定义零假设、目标效应与错误率，再解释P值和未拒绝的含义。

一次检验的组成

零假设H0明确要检验的参数或分布陈述，备择H1说明考虑的偏离；检验统计量把数据压缩成与问题相关的量；参考分布描述H0及其他条件下它会怎样变化。P值取决于这些选择。

“无差异”不是足够具体的H0：均值相同、中位数相同、分布相同与组别系数为零，是不同陈述。

双侧和单侧

双侧考虑正负两个方向，单侧只针对预先有依据的方向。先看数据发现方向，再改用有利的单侧检验，会改变错误率。双侧P值也并非在任何分布和检验定义下都等于某个单侧P值的两倍。

一类错误是在H0成立时拒绝它；显著性水平α控制指定检验规则的错误概率或上界。二类错误依赖具体备择效应，功效为1−β。见实验设计与统计功效。

未显著不代表等价

P≥α只是没有在该规则下拒绝H0，可能源于效应小、信息少或模型不合适。要支持“差异小到实际可忽略”，应预先定义等价界限并采用相应的等价检验或区间论证，不能只靠普通检验P>0.05。

把一个亚组显著、另一个不显著当作“两个亚组效应不同”也不成立；应直接检验差异或交互作用。

报告要求

给出效应方向、单位、区间、检验名称、双侧/单侧、独立样本数和调整集合；多特征分析说明检验家族。见P值效应量与多重检验和统计方法选择与分析计划。解释依据：ASA关于P值的声明。