总体方差未知时，为什么要用t分布来进行假设检验？ 总体方差不是客观存在的嘛，已知和未知的根本区别是什么？总体方差不是客观存在的嘛，已知和未知的根本区别是什么？28，173 ？ 1 条评论 杜克大学 分子遗传学博士 。
单边t检验的单边是什么意思？ 统计学范畴，见http：//baike.baidu.com/view/557340.html？wtp=ttT检验（T Test）什么是T检验 T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈特特于1908年在Biometrika上公布T检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，戈斯特的真实身份不只是其它统计学家不知道，连其老板也不知道。T检验的适用条件：正态分布资料 T检验注意事项 要有严密的抽样设计随机、均衡、可比 选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料服从正态分布)单侧检验和双侧检验 单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。假设检验的结论不能绝对化 不能拒绝H0，有可能是样本数量不够拒绝H0。
请问T检验、卡方检验时什么时候用单边检验，什么时候用双边检验？ 当假设是待检验量等于某值时用双边；当假设是待检验量小于或大于某值时用单边。参考任何一个大学的工程数学里“概率论与数理统计”课本。一般在后几章详细介绍。
求解答大学生社会统计学的样本检验的假设问题 通常情况下是双侧检验，Ho取等号，原假设认为二者没有差异，备择假设认为二者存在差异。但是备择假设不指明方向，即a>；b或a皆有可能。如果Ho取大于等于（或小于等于）号，则是单侧检验。同样可能拒绝或接受原假设，不存在你所谓的“是假的”问题。如果拒绝了原假设，那么备择假设就指明了方向，即a>；b或a在检验时已经确定取其一。双侧检验更容易拒绝Ho而得到显著的结果，a和b的比较问题其实看他们均值就可以判断了，这是双侧检验更常用的原因之一。
