【答案】B

　　【解析】

　　t檢驗(yàn)：1、選用的檢驗(yàn)方法必須符合其適用條件(注意：t檢驗(yàn)的前提是資料服從正態(tài)分布)。理論上，即使樣本量很小時(shí)，也可以進(jìn)行t檢驗(yàn)。(如樣本量為10，一些學(xué)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(huì)明顯不同。如上所述，可以通過觀察數(shù)據(jù)的分布或進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)估計(jì)數(shù)據(jù)的正態(tài)假設(shè)。方差齊性的假設(shè)可進(jìn)行F檢驗(yàn)，或進(jìn)行更有效的Levene's檢驗(yàn)。如果不滿足這些條件，只好使用非參數(shù)檢驗(yàn)代替t檢驗(yàn)進(jìn)行兩組間均值的比較。

　　2、區(qū)分單側(cè)檢驗(yàn)和雙側(cè)檢驗(yàn)。單側(cè)檢驗(yàn)的界值小于雙側(cè)檢驗(yàn)的界值，因此更容易拒絕，犯第Ⅰ錯(cuò)誤的可能性大。t檢驗(yàn)中的p值是接受兩均值存在差異這個(gè)假設(shè)可能犯錯(cuò)的概率。在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，當(dāng)兩組觀察對(duì)象總體中的確不存在差別時(shí)，這個(gè)概率與我們拒絕了該假設(shè)有關(guān)。一些學(xué)者認(rèn)為如果差異具有特定的方向性，我們只要考慮單側(cè)概率分布，將所得到t-檢驗(yàn)的P值分為兩半。另一些學(xué)者則認(rèn)為無論何種情況下都要報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)的雙側(cè)t檢驗(yàn)概率。

　　3、假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論不能絕對(duì)化。當(dāng)一個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值落在臨界域內(nèi)，這個(gè)統(tǒng)計(jì)量是統(tǒng)計(jì)上顯著的，這時(shí)拒絕虛擬假設(shè)。當(dāng)一個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值落在接受域中，這個(gè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)上不顯著的，這是不拒絕虛擬假設(shè)H0。因?yàn)�，其不顯著結(jié)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(cuò)誤。

　　4、正確理解P值與差別有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。P越小，不是說明實(shí)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(jì)學(xué)意義和有無專業(yè)上的實(shí)際意義并不完全相同。

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

　　6、涉及多組間比較時(shí)，慎用t檢驗(yàn)�？蒲袑�(shí)踐中，經(jīng)常需要進(jìn)行兩組以上比較，或含有多個(gè)自變量并控制各個(gè)自變量單獨(dú)效應(yīng)后的各組間的比較，(如性別、藥物類型與劑量)，此時(shí)，需要用方差分析進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，方差分析被認(rèn)為是T檢驗(yàn)的推廣。在較為復(fù)雜的設(shè)計(jì)時(shí)，方差分析具有許多t-檢驗(yàn)所不具備的優(yōu)點(diǎn)。(進(jìn)行多次的T檢驗(yàn)進(jìn)行比較設(shè)計(jì)中不同格子均值時(shí))

　　【考點(diǎn)】

　　總體均數(shù)的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)