单尾检验和双尾检验的区别

单尾检验和双尾检验是统计学中两种用于衡量假设检验差异的假设，它们的主要区别在于对样本中实际效应大小的解释。

单尾检验：在这种检验中，我们关注的是在零假设为真的情况下，观察到的数据与零假设显著不同的概率，换句话说，单尾检验报告的是样本均值是否在某个显著性水平(通常为5%)下拒绝原假设，如果p值小于设定的显著性水平(通常为0.05),那么我们可以拒绝原假设，认为样本均值显著不同于零假设值。

双尾检验：与单尾检验相反，双尾检验关注的是在两个独立零假设之间观察到的数据是否存在显著差异，也就是说，双尾检验报告的是样本均值是否在某个显著性水平(通常为5%)下拒绝两个独立的原假设，这通常涉及到两组数据之间的比较，例如男女平均身高的差异是否具有统计显著性，如果p值小于设定的显著性水平(通常为0.05),那么我们可以拒绝两个原假设，认为两组数据的均值存在显著差异。