在预防医学领域，统计学是分析研究数据和检验假设的重要工具。其中，t界值表在假设检验中扮演关键角色。当进行t检验时，我们需要确定P值，以判断观测结果是否具有统计学意义。P值是测量结果与零假设（通常认为无显著差异或效应）之间的差异程度的概率。

通常情况下，预防医学中的检验采用双侧检验。双侧检验意味着我们关心观测结果在任何方向上的偏离。例如，如果假设某疫苗对疾病预防没有效果，我们同样关注疫苗可能导致疾病的风险，以及疫苗对疾病预防效果的增强。因此，在双侧检验中，P值衡量的是观测结果与零假设在正负两个方向上的偏离。如果P值小于选定的显著性水平（通常为0.05），我们拒绝零假设，认为观测结果具有统计学意义。

然而，在某些情况下，我们可能有充分的理由相信零假设不会成立，或者我们只关心结果的一个特定方向。例如，如果我们研究的是某种药物对疾病风险的降低效果，我们可能更关心药物的有益作用，而不太关注它可能导致的风险增加。此时，我们选择单侧检验。单侧检验仅考虑观测结果在特定方向上的偏离，这意味着P值反映的是观测结果与零假设在该特定方向上的偏离程度。同样，如果P值小于选定的显著性水平，我们拒绝零假设，但这次我们仅关注结果的一个方向。

综上所述，选择单侧还是双侧检验取决于研究假设和研究问题的性质。在预防医学统计学中，正确地使用P值和选择适当的检验类型对于得出可靠的结论至关重要。通过合理选择检验类型并正确解释P值，我们可以更准确地评估研究结果的统计学意义，并据此做出科学决策。

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文章来源：天狐定制

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