1. 单侧检验公式
pearson Chi-square 横行的 value 就是卡方值 df是它的自由度 这些都要报告。 Asynp.sig 就是显著性水平 就是P值 括号里的是说单侧还是双侧检验。 fisher值是Fishier exact test行的 p值就是后面的数。
2. 单侧检验的公式
原假设是双侧检验时用两尾检验，单侧检验时用一尾检验
3. 单侧检验方法
有关单侧假设检验，选择右还是左的原则，可能可由样本均值决定的。如果样本均值是960小时，小于期望1000小时，就选左单侧。如果样本均值是1245小时，大过期望1200小时时，就选右单侧。
4. 单侧检验问题
统计学中假设检验的基本步骤：
1.建立假设，确定检验水准α
假设有零假设（H0）和备择假设（H1）两个，零假设又叫作无效假设或检验假设。H0和H1的关系是互相对立的，如果拒绝H0，就要接受H1，根据备择假设不同，假设检验有单、双侧检验两种。
检验水准用α表示，通常取0.05或0.10，检验水准说明了该检验犯第一类错误的概率。
2.根据研究目的和设计类型选择适合的检验方法
这里的检验方法，是指参数检验方法，有u检验、t检验和方差分析三种，对应于不同的检验公式。对双样本资料，要注意区分成组设计和配对设计的资料类型。如果资料里有"配成对子"字样，或者是对同一对象用两种方法来处理，一般就可以判定是配对设计资料。
3.确定P值并作出统计结论
u检验得到的是u统计量或称u值，t检验得到的是t统计量或称t值。方差分析得到的是F统计量或称F值。将求得的统计量绝对值与界值相比，可以确定P值。
当α＝0.05时，u值要和u界值1.96相比较，确定P值。如果u＜1.96，则P＞0.05.反之，如u＞1.96，则P＜0.05.t值要和某自由度的t界值相比较，确定P值。如果t值＜t界值，故P＞0.05.反之，如t＞t界值，则P＜0.05。
相同自由度的情况下，单侧检验的t界值要小于双侧检验的t界值，因此有可能出现算得的t值大于单侧t界值，而小于双侧t界值的情况，即单侧检验显著，双侧检验未必就显著，反之，双侧检验显著，单侧检验必然会显著。即单侧检验更容易出现阳性结论。
当P＞0.05时，接受零假设，认为差异无统计学意义，或者说二者不存在质的区别。当P＜0.05时，拒绝零假设，接受备择假设，认为差异有统计学意义，也可以理解为二者存在质的区别。但即使检验结果是P＜0.01甚至P＜0.001，都不说明差异相差很大，只表示更有把握认为二者存在差异。
5. 单侧检验的原理
如何判断双侧检验还是单侧检验？
依目的或者题目要求确定。一般而言，题目中都会有比较明确的字眼体现出单侧或是双侧。比如“显著提高”、“显著减少”等等都是单侧检验，而“显著波动”、“明显变化”等则是双侧检验的范畴。这个容易理解。 如何确定原假设和备择假设？
事实上在进行假设检验的时候判断是左侧检验还是右侧检验并不是很重要，更重要的是确定原假设和备择假设。因为一旦原假设和备择假设颠倒，整个结论就会完全相反。
6. 单侧检验通常包含什么符号
二次函数y=ax²+bx=c,
图像开口方向由a决定。a>0开口向上；a<0开口向下。
图像对称轴在y轴的哪一侧由a、b符号决定。a、b同号，对称轴在y轴左侧；a、b异号，对称轴在y轴右侧。
图像与y轴的交点在x轴的上下方由c决定。c>0交点在x轴上方；c<0交点在x轴下方。
所以通过二次函数的图像就可以判断出二次函数各系数的正负情况。
7. 单侧检验的优点
双尾检验，也称双侧检验，只强调差异不强调方向性(比如大小,多少)的检验叫双尾检验。如检验样本和总体均值有无差异， 或样本数之间有没有差异，采取双侧检验。
2、单尾检验，也称单侧检验，强调某一方向的检验叫单尾检验。如当要检验的是样本所取自的总体参数值大于或小于某个特定值时，采用单侧检验方法。
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