黄石2025-10-13 16:59:41

同学你好。这个要分情况来看。如果是双尾检验，那么不用管正负号，就看t统计量的绝对值是否大于关键值。如果是单尾检验，情况就复杂一些。比方说原假设中是μ <= 某个值，备择假设是μ > 某个值。此时，仅有当样本均值足够的高，我们才会倾向于认为原假设不对，而样本均值很低的时候并不能拒绝掉原假设。体现在检验统计量上，若样本均值足够的高，那么t-stat = (样本均值 - 原假设中的总体均值假想值)/样本均值标准误也会很大，如果是5%的显著性水平那么t-stat要大于1.645才会拒绝原假设。反过来，如果原假设中是μ >= 某个值，备择假设是μ < 某个值，那么仅有当样本均值以及相应的t统计量足够的小的时候才会拒绝原假设，如果是5%的显著性水平那么t-stat要小于-1.645才行。见下图总结（其中lower alternative指的是备择假设中符号为＜，upper alternative则为＞）。