A应计算检验效能,以防止假“阴性”结果
B应计算检验效能,检查样本含量是否足够
C不必计算检验效能
D可能犯Ⅱ型错误
E推断正确的概率为1-β
在单样本率的统计检验中,α=0.05,P=0.001,则可以认为这是一个小概率事件。
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在假设检验中,当出现P>α时,虽然不能拒绝H0,但不能推断H0成立。(提示:假设检验是基于反证法的思想)。
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假设检验时,当P≤0.05,则拒绝H0,理论依据是什么?
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假设检验时,当p小于等于0.05,则拒绝H0,为什么?
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t检验时,当t<t0.05(v),P>0.05,就证明两总体均数相同。
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做两样本均数差别的比较,当P<0.01时,统计上认为两总体均数不同,此时推断错误的可能性小于0.01。
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X2检验时,当X2>X20.05(V),P<0.05,可认为两总体率不同。
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进行三个率差别的χ2检验,当P<0.05时,可认为各样本率之间总的来说有差别,但不能说明彼此之间都有差别。
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采用近似正态法对样本率P进行检验时,若H0确实不成立,当样本含量一定时,检验效能仅受π−π0的影响。
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