1樓：朱宇浩
第1個問題：
假設檢驗統計量值 服從自由度為 的 分布。即 。
在一次試驗中，你得到的統計量為 。則雙側檢驗的p-value應該計算為：
t)" eeimg="1"/>
p-value 同一類錯誤 無關，故而不應該是後者的函式。書上公式存疑。
第2個問題：
根據以上公式
t) =Pr(X<-t) + Pr(X>t)=2Pr(X>t)" eeimg="1"/>
故而雙側檢驗的 值恰好等於單側檢驗 值的兩倍。所以「單側檢驗比雙側檢驗更易獲得較小的P值」其實就是「單側檢驗比雙側檢驗的P值小」的意思。也就是說在進行假設檢驗時，通過設定原假設為單側檢驗，可以「更容易」拒絕原假設。
2樓：塵封
對於1，就像你書本下面那段所說的，你沒理解p值和檢驗水平（顯著性水平）的關係，一般校驗水平α通常取0.1， 0.05， 0.
01，對應軟體計算出來p值旁邊會有*（乙個星），**（兩個星），***（三個星），而p值的話，就是你理解的那樣計算的得到的，通過比較p值和α的大小，就可以確定接受還是拒絕原假設H0.
因為在雙側的條件下，計算的是|t|≥tα/2，因此這是考慮了t＞0和t＜0的情況，所以左邊右邊拒絕域各是一半（即α/2），但是如果是單側檢驗的話，就只能是t＞0或者t＜0，拒絕域只能在左邊或者在右邊，這時拒絕域是α，在分布曲線對稱的情況下，此時單側p值只有原來雙側p值的1/2，因此單側檢驗比雙側檢驗更容易獲得較小的p值，你也可以理解為t統計量的範圍變小了，雙側有絕對值，那麼t統計量可正可負，而單側的話，t統計量要麼＞0，要麼＜0，那麼發生的概率也小了。
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