双尾显著性检验结果
显著性检验常用于统计学中的假设检验，用于判断样本数据与某种假设之间是否存在显著差异。双尾检验和sig的区别如下：
1. 双尾检验（Two-tailed test）：双尾检验是一种双方向的假设检验方法。在进行双尾检验时，假设存在两个方向的显著差异。例如，我们希望检验某个样本均值是否与某个特定值相等，而不是仅关注是否大于或小于该特定值。在进行双尾检验时，我们通常关注的是检验统计量在两个尾部的分布，并计算出在这两个尾部出现的概率（称为P值）。如果P值较小（一般设定为小于0.05的显著性水平），则我们会拒绝原假设，认为存在显著差异。
2. Sig（Significance）：Sig是p值的简称，指的是在显著性检验中计算出的概率值。p值代表了在原假设成立的前提下，观察到的样本统计量或更极端情况出现的概率。在进行显著性检验时，我们通常将P值与预设的显著性水平（通常为0.05）进行比较。如果P值小于显著性水平，我们会拒绝原假设，并认为观察到的差异具有统计学意义。简而言之，双尾检验与sig没有直接的区别，sig（p值）是双尾检验的计算结果之一，用于衡量观察到的样本差异在原假设成立的情况下出现的概率。
显著性检验双尾和sig之间的区别是指它们在统计假设检验中的不同用途。
1. 显著性检验双尾（Two-tailed significance test）：通常用于检验两个总体均值是否有显著差异。在进行显著性检验时，我们首先提出了一个原假设（null hypothesis）和一个备择假设（alternative hypothesis）。显著性检验双尾会考虑两个方向上的显著性，即原假设应拒绝的情况可以发生在两个方向（例如两样本均值不相等，或差异为0）。因此，在检验结果中，我们会得到一个双尾P值（P-value），用于判断原假设的显著性拒绝程度。
2. sig（significance）：sig是一种常见的统计软件输出结果，通常用于单个总体均值的显著性检验。当执行一个单尾检验时，我们可以只关注一个方向上的显著性。在这种情况下，软件通常会给出一个单尾P值（P-value）。如果P值小于事先设定的显著性水平（通常为0.05），我们可以拒绝原假设，并认为差异是显著的。总体上说，显著性检验双尾同时考虑两个方向上的差异，而sig只考虑单个方向上的差异。这两种方法都用于确定原假设拒绝程度的标准，以评估统计显著性水平。
显著性检验是用于确定一个观察到的差异或效应是否具有统计学上的显著性，即差异是否是由于随机因素引起的。在进行显著性检验时，可以选择一尾或双尾检验。双尾检验主要用于判断观察到的差异是否极端，即比较统计数据与预期值的差距是否很大。在双尾检验中，假设有两个方向，即预期值左侧和预期值右侧，检验的结果可以是观察到的差异落在两个方向中的任意一个。而sig则是统计学中的一个常用术语，指的是统计检验中观察到的差异或效应是否具有统计学上的显著性。如果p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则认为观察到的差异是显著的，否则不显著。简而言之，双尾检验是指检验结果可以包含在观察到的差异的两个方向中，而sig反映了观察到的差异是否显著。
显著性检验双尾与sig之间的区别在于它们是两种不同的表达方式，旨在判断一个统计变量是否具有显著性差异。
1. 显著性检验双尾（two-tailed significance testing）：通常用于比较两个样本或两组数据之间的差异。这种方法在检验过程中同时考虑了两个方向（尾部），即关注两个样本或数据之间的任何方向的差异，并计算出其p值。当p值小于预设的显著水平（通常为0.05）时，我们可以认为两个样本之间存在显著差异。
2. sig（significance）：这是一种简写形式，常用于统计软件分析结果的报告中，用来表示某个统计指标是否达到了显著水平。通常，sig的显示形式是p < 0.05，即p值小于0.05，从而表示在给定的显著水平下存在显著差异。综上所述，显著性检验双尾是一种假设检验方法，用于确定两个样本或数据之间是否存在显著差异；而sig则是一种常用的表达方式，表示某个统计指标是否达到了显著水平。
显著性检验双尾和sig是两个不同的概念。双尾：双尾检验是一种常见的统计假设检验方法，用于判断样本数据是否与假设的总体分布相符。在双尾检验中，我们关注的是样本观测值是否在假设的总体分布的两个尾部之外，即样本观测值是否显著地偏离了假设的总体分布。sig：sig（或p-value）是显著性水平，用于判断样本观测值对于给定的假设是否显著。如果计算得到的sig值小于预先设定的显著性水平（通常是0.05或0.01），则我们可以拒绝原假设，认为样本观测值与假设的总体分布有显著差异。总结起来，双尾是指检验是否在总体分布的两个尾部之外有显著差异，而sig是用来计算样本观测值与假设总体分布之间的差异是否显著。
