由于这已被标记为重复，我想澄清这不是关于单尾检验与双尾检验的临界值，而是在这种情况下计算 p 值。我在双尾测试中得到了这一点，您查看分布的两侧，因此将 alpha 分成两半，您需要更极端的测试统计数据才能获得显着的结果（在相同的 alpha 水平下）。

在我的理解中，p 值是在 H0 为真的情况下获得这个或更极端的测试统计数据的概率。这对于单尾检验很容易计算：我只计算经验检验统计量的积分权

对于正态分布，1.645 的 z 值给我的 p 值约为 0.05。但是，如果我对双尾检验执行相同的程序，SPSS/Excel 会使 p 值加倍。我知道你现在也在看分布的另一边，因此我认为它是 z(test statistic) + z(-test statistic) 的积分，但为什么呢？我没有得到-1.645的结果，所以我不明白为什么要加上对方的2.5%。