有一项研究要作的假设检验是： 某个样本有6个数据，他们分别是：20，18，19，16，17，18。根据这6个数据，分别回答以下问题： （1）它们的均值和标准差各是多少？ （2）当显著性水平α=0.05时，拒绝规则是什么？ （3）计算检验统计量t的值。 （4）根据以上信息，你所得出的结论是什么？

假设检验——利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征所作的假设——如果两者的差异很小，则有理由认为这种差异（）。

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假设检验是利用样本的实际资料来检验原先对总体某些数量特征所作的假设，如果两者的差异很小，则有理由认为这种差异：（甲）是由随机因素引起的（我们可以接受无差异的原假设）；（乙）是由随机因素引起，同时还存在条件变化的因素造成的（我们就不能接受无差异的原假设，而应拒绝它）。两者的差异愈大：（丙）则原假设真实的可能性愈小；（丁）则原假设真实的可能性愈大。（）

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某一问题的零假设和备择假设分别如下： 当某个样本容量为100，总体标准差为12时，对下面每一个样本的结果，都采用显著性水平α=0.05计算检验统计量的值，并得出相应的结论。

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假设检验首先要对总体提出假设，一般要作两个：（）假设和（）假设。

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样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。常用的检验方法有（）、（）和卡方检验。

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单样本t检验的原理是：若在总体平均数为μ0的假设总体中（）抽到，判定（）与μ0有差异。

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对单个总体比例的假设检验的，样本必须是大样本。

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当假设检验的结果为“阴性”（P＞0.05）时，对样本含量和检验功效进行复核有何意义？

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假设检验主要是检验抽样所得到的样本指标是否正确。

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