【答案】B

　　【解析】

　　t檢驗：1、選用的檢驗方法必須符合其適用條件(注意：t檢驗的前提是資料服從正態(tài)分布)。理論上，即使樣本量很小時，也可以進行t檢驗。(如樣本量為10，一些學者聲稱甚至更小的樣本也行)，只要每組中變量呈正態(tài)分布，兩組方差不會明顯不同。如上所述，可以通過觀察數(shù)據(jù)的分布或進行正態(tài)性檢驗估計數(shù)據(jù)的正態(tài)假設。方差齊性的假設可進行F檢驗，或進行更有效的Levene's檢驗。如果不滿足這些條件，只好使用非參數(shù)檢驗代替t檢驗進行兩組間均值的比較。

　　2、區(qū)分單側檢驗和雙側檢驗。單側檢驗的界值小于雙側檢驗的界值，因此更容易拒絕，犯第Ⅰ錯誤的可能性大。t檢驗中的p值是接受兩均值存在差異這個假設可能犯錯的概率。在統(tǒng)計學上，當兩組觀察對象總體中的確不存在差別時，這個概率與我們拒絕了該假設有關。一些學者認為如果差異具有特定的方向性，我們只要考慮單側概率分布，將所得到t-檢驗的P值分為兩半。另一些學者則認為無論何種情況下都要報告標準的雙側t檢驗概率。

　　3、假設檢驗的結論不能絕對化。當一個統(tǒng)計量的值落在臨界域內，這個統(tǒng)計量是統(tǒng)計上顯著的，這時拒絕虛擬假設。當一個統(tǒng)計量的值落在接受域中，這個檢驗是統(tǒng)計上不顯著的，這是不拒絕虛擬假設H0。因為，其不顯著結果的原因有可能是樣本數(shù)量不夠拒絕H0，有可能犯第Ⅰ類錯誤。

　　4、正確理解P值與差別有無統(tǒng)計學意義。P越小，不是說明實際差別越大，而是說越有理由拒絕H0，越有理由說明兩者有差異，差別有無統(tǒng)計學意義和有無專業(yè)上的實際意義并不完全相同。

　　5、假設檢驗和可信區(qū)間的關系結論具有一致性差異：提供的信息不同區(qū)間估計給出總體均值可能取值范圍，但不給出確切的概率值，假設檢驗可以給出H0成立與否的概率。

　　6、涉及多組間比較時，慎用t檢驗�？蒲袑嵺`中，經(jīng)常需要進行兩組以上比較，或含有多個自變量并控制各個自變量單獨效應后的各組間的比較，(如性別、藥物類型與劑量)，此時，需要用方差分析進行數(shù)據(jù)分析，方差分析被認為是T檢驗的推廣。在較為復雜的設計時，方差分析具有許多t-檢驗所不具備的優(yōu)點。(進行多次的T檢驗進行比較設計中不同格子均值時)

　　【考點】

　　總體均數(shù)的估計和假設檢驗