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両側テール仮説は片側テール仮説とは異なります。これは、両側に2つの異なる棄却域があるためです。通常、関連数が大きすぎるか小さすぎます。科学者はこれらの仮定を使ってより複雑なテストを支援します。
尾
尾部は、曲線の中央の標高から遠くに伸びる放物線の2つの側面領域です。線は連続しており、曲線の形状に応じて無限に伸びる可能性があります。科学的厳しさのレベルに応じて、尾は曲線のさまざまなレベルから始めることができます。しかしながら、ほとんどの実験は少なくとも２つの標準偏差を必要とし、それは曲線の５および９５％レベルに等しい。
帰無仮説
帰無仮説は、両側仮説を用いた実験の標準位置です。新しい理論は帰無仮説の棄却を含みます。例えば、帰無仮説は、重力が毎秒9.8メートルの二乗の速度で物体を加速させるというものかもしれません。この仮説を棄却するには、多くの実験を実施する必要があります。両側仮説について提案された数の上または下でより有意な結果があった場合、帰無仮説は棄却され、新しい加速が提供される可能性があります。
ZとTのテスト
両側仮説は、標準的なガウス曲線または完全なデータセットをもつよりカオス的な曲線で表すことができます。グアシアン曲線が使用されるとき、帰無仮説が棄却されるかどうかを決定するためにT検定が使用されます。完全なデータセットが使用されるとき、帰無仮説が棄却されるかどうかを判断するためにZ検定が使用されます。各検定には、データの標準偏差と相関する統計表が関連付けられています。
片側検定
片側検定も仮説を評価するための強力なツールです。ただし、データを一方向のみでテストする場合に使用されます。これは、多くの場合に有用で意味があります。例えば、新薬をテストするとき、それが現在の市場の選択肢より効果が低い場合にのみ関心が比較することであることは可能です。言い換えれば、承認のためには、薬が代替品よりも著しく優れているかどうかをテストする必要はありません。それがもっと悪い場合に限って。