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As hipóteses bicaudais diferem das unicaudais pelo fato de haver duas áreas de rejeição diferentes nas bicaudais, geralmente quando os números relevantes são grandes ou pequenos demais. Os cientistas usam essas hipóteses para auxiliá-los em testes mais complexos.
Caudas
As caudas são as duas regiões laterais de uma parábola que se estendem longe da elevação central da curva. As linhas são contínuas e têm o potencial de se estenderem para o infinito, de acordo com a forma da curva. As caudas podem começar em diferentes níveis na curva, conforme os diferentes níveis de rigor científico. Contudo, a maior parte dos experimentos requer, pelo menos, dois desvios-padrões, o que é equivalente aos níveis de 5 e 95% da curva.
Hipótese nula
A hipótese nula é a posição padrão de um experimento com hipótese bicaudal. Uma nova teoria envolve a rejeição da hipótese nula. Por exemplo, a hipótese nula pode ser que a gravidade acelera objetos a uma taxa de 9,8 metros por segundo ao quadrado. Para rejeitar essa hipótese, muitos experimentos deveriam ser realizados. Se houvesse mais resultados significativos acima ou abaixo do número sugerido para a hipótese bicaudal, então a hipótese nula poderia ser rejeitada e uma nova aceleração poderia ser fornecida.
Testes Z e T
Uma hipótese bicaudal pode ser representada por uma curva Gaussiana padrão ou uma curva mais caótica com um conjunto de dados completo. Quando a curva Guassiana é usada, um teste T é empregado para determinar se a hipótese nula é rejeitada. Quando o conjunto de dados completo é usado, um teste Z é empregado para determinar se a hipótese nula é rejeitada. Cada teste tem uma tabela estatística associada, que se correlaciona ao desvio-padrão dos dados.
Teste unicaudal
Um teste unicaudal também é uma ferramenta poderosa para avaliar hipóteses. Contudo, é usado quando se está testando os dados em apenas uma direção, o que pode ser útil e significativo em muitas instâncias. Por exemplo, ao testar uma nova droga, é possível que o interesse seja apenas comparar se ela é menos efetiva do que a alternativa atual de mercado. Em outras palavras, para aprovação, não é necessário testar se a droga é significativamente melhor do que a alternativa; mas apenas se ela é pior.