2）右侧检验： H0 ：μ≤0 H1：μ>0

当想要检验的问题是总体参数是否为某一具体的取值时，会使用双侧检验；当检验的问题是总体参数是否大于或者小于某一具体的取值时，会使用单侧检验，如上展示，单侧检验又可以细分为左侧检验（备择假设为小于号时）和右侧检验（备择假设为大于号时）。那么，如何确定是左侧检验还是右侧检验呢？ 为了得到准确的结论，一般会根据具体问题将不能轻易肯定的判断放在备择假设，而把不能轻易否定的判断放在原假设，如果原假设和备择假设进行了互换，可能就会产生相反的结论，举例如下：

一个汽车轮胎制造商声称，某一等级的轮胎的平均寿命在一定的汽车重量和正常行驶条件下大于40000公里，对一个由20个轮胎组成的随机样本作了试 验，测得平均值为41000公里，标准差为5000公里。已知轮胎寿命的公里数服从正态分布，我们能否根据这些数据作出结论： 该制造商的产品同他所说的标准相符？( α= 0.05)

分析：以上问题为小样本量下的总体均值的检验，且总体标准差未知，故原假设和备择假设可设置如下：

H0: μ≤40000 H1：μ>40000

根据以上分析，检验的统计量应为t统计量：

带入数据，计算得t=0.894，此时的拒绝域为，即没有理由拒绝原假设，不能认为该等级的轮胎的平均寿命在一定的汽车重量和正常行驶条件下大于40000公里。但是若将上述的原假设与备择假设互换，即H0为μ ≥40000 H1为μ