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双尾显著性检验是统计学中常用的一种假设检验方法，用于判断一个样本的统计量是否与某个给定的参数值有显著差异。在双尾显著性检验中，研究者关心的是样本的统计量是否与参数值有显著差异，不管是大于参数值还是小于参数值。
具体来说，双尾显著性检验的步骤如下：
1. 建立原假设（H0）和备择假设（H1）。原假设通常为参数值与样本统计量没有显著差异，备择假设为参数值与样本统计量存在显著差异。
2. 选择适当的统计检验方法，如t检验、z检验、卡方检验等，根据数据类型和问题要求进行选择。
3. 计算样本的统计量，并计算相应的观察值。
4. 根据所选的统计检验方法，计算出检验统计量的概率值（p值）。
5. 判断p值是否小于显著性水平（通常取0.05），如果小于显著性水平，则拒绝原假设，认为样本的统计量与参数值存在显著差异；如果大于显著性水平，则接受原假设，无法得出样本的统计量与参数值存在显著差异的结论。
双尾显著性检验的结果可以帮助研究者判断样本的统计量与参数值是否存在显著差异，并对问题提供一定的解释和结论。
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