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，那么就越有理后面会介绍。
t检验和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，说希望你能满意。
如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，且P值越小，表明结果越显著。为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。左侧检验H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0 P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率是什么。