两样本均数比较的t检验P值越小说明
两样本均数比较的t检验,差别有统计学意义时,P越小,说明() -
【答案】：E 解析：两样本均数比较的t检验，差别有统计学意义时，P越小越有理由拒绝原假设，认为两总体均数不同（E对）。配对t检验反映的是样本均数所代表的未知总体，而非样本均数（D错）；P＜α只能说明差异具有统计学意义，并不代表实际差异的大小（ABC错）
【答案】：E P值越小，表明越有理由认为两总体均数不同，若要判断两总体均数差别的高低则应进一步再做统计学分析。
【答案】：E 解析：两样本均数比较的t检验，差别有统计学意义时，P越小越有理由拒绝原假设，认为两总体均数不同（E对）。配对t检验反映的是样本均数所代表的未知总体，而非样本均数（D错）；P＜α只能说明差异具有统计学意义，并不代表实际差异的大小（ABC错）
【答案】：E P值越小，表明越有理由认为两总体均数不同，若要判断两总体均数差别的高低则应进一步再做统计学分析。
正确答案：D
【答案】：D P值是反映实际观测到的数据与原假设H0之间不一致程度的一个概率值。P值越小，说明实际观测到的数据与H0之间不一致的程度就越大，检验的结果也就越显著。
两样本均数比较的t检验差别有统计学意义时p越小说明 -
在进行两样本均数比较的t检验时，利用假设检验的原理进行统计推断，计算得到的p值表示了样本差异出现的概率。当p值较小（如p<0.05）时，说明观察到的样本差异很小概率发生的可能性非常低，因此有统计学意义。换句话说，p值越小，说明观察到的差异越显著，即两个样本之间的真实差异越大。
【答案】：D 本题主要考察统计学的意义。任何的假设检验都是推断总体，目的就是要看总体的情况，无效假设H和备择假设H也是建立在总体之上的。两样本均数经t检验，P
在两组正态分布资料比较的t检验中,结论是P<0.05,差别有统计学意义,则P...
【答案】：E 在假设检验中，得出的P值越小越有理由认为两总体均数不同，而不能说P值越小两均数差别越大。
分析：概率（P）是描述某事件发生可能性大小的度量。在统计学上，统计推断的结论都是基干一定概率得出的，习惯上将P≤0.05的事件称为小概率事件，表示在一次试验中发生的可能性很小。做两样本均数差别的假设检查时，P值越小，说明当前试验结果显示的差别是由于“偶然”所致的可能性越小，那么就越有理希望你能满意。
统计中t值和p值的区别 -
统计中t值和p值的区别为：1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。2、P值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说等会说。
t检验中p值越小则认为两总体均数差别越大是错的。总体均值（population mean）亦称总体平均数，刻画总体取值的平均水平的特征数。总体中所有个体的算术平均值称为总体均值，则当总体容量非有限时，总体均值就是描写总体随机变量的数学期望。均数（平均数）是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。