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怎么判断是否是显著性检验的无效假设？
方差齐性检验显著性小于0.05，说明不满足方差齐性，那可以选择方差不齐的两两比较方法的。
在方差齐性检验结果中，若P>0.10，认为方差齐性，t检验看第一行的结果；否则认为方差不齐，t检验看第二行的结果。
一般取a=0.05，P<0.001，即P<0.05，可认为差异存在。
如果样本量很大，数据近似正态分布，可以直接用t检验中方差不齐的校正结果来做，就是选第二行的t和p值。
如果样本比较小，或者方差不齐问题很大，数据严重非正态分布，则要使用非参数检验。
无效假设
显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。
所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。
经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。
若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。
以上内容参考：网络百科-显著性检验
一尾检验二尾检验无效假设及备样假设怎样设定
一、一尾检验即单侧检验，包括左单侧检验和右单侧检验两种。
右单侧检验用于检验样本所取自的总体的参数值是否大于某个特定值。
无效假设是总体参数值等于特定值；备择假设是总体参数值大于某个特定值。
即H0：u1=u2，H1：u1大于u2，见下图。
左单侧检验用于检验样本所取自的总体的参数值是否小于某个特定值。
无效假设是总体参数值等于特定值；备择假设是总体参数值小于某个特定值。
即H0：u1=u2，H1：u1小于u2，见下图。
二、二尾检验即双侧检验，判断总体参数值与某个特定值有无差异。
无效假设是总体参数值等于某个特定值；备择假设是总体参数值不等于某个特定值。
即H0：u1=u2，H1：u1不等于u2，见下图。
扩展资料：
通常要先确定备择假设，然后与其对立的即为无效假设（原假设），在假设中一般把希望证明的命题放在备择假设，而把原有的、传统的观念或者普遍的结论放在无效假设（原假设）。
一尾检验，即单侧检验，包括两种情况：
如果某个指标希望越高越好，不能低于某个临界值，否则就拒绝，此时即为左侧检验。
如果某个指标希望越低越好，不能高于某个临界值，否者就拒绝，此时即为右侧检验。
参考资料：
网络百科——单侧检验（一尾检验）
网络百科——双侧检验（二尾检验）
网络百科——无效假设
网络百科——备择假设
关于Mann-Whitney U检验，看完这篇文章就全明白了！
Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，由和在1947年提出，用于比较两个独立样本群体的分布特性，尤其是当数据不满足正态分布假设时。
它旨在检验两个样本群体是否具有相同的分布形状，而非比较平均值。
其假设是：
当数据分布非正态且样本量较小（通常少于30），且数据是连续的，Mann-Whitney U检验就非常适用，比如经济学、生物科学和流行病学等领域。
它与配对t检验不同，后者假设数据正态分布。
如果要比较两组以上的偏态数据，Kruskal-Wallis单向方差分析（ANOVA）更为合适。
进行Mann-Whitney U检验时，首先要确保比较的变量是连续的，并且样本是独立且随机选择的。
检验过程包括对数据进行排序，计算U值，然后根据样本量和显著性水平确定临界值，最后根据U值与临界值的比较来作出假设检验的决定。
例如，如果U值小于临界值，则拒绝H0，表明两组存在显著差异。
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