t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。此法先建立（）假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的（）（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。
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两样本均数的t检验对资料的要求是（）
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两样本平均数进行比较时，分别取以下检验水平，以（）所对应的犯第二类错误的概率最小。
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两样本平均数进行比较时，分别取以下检验水平，以（）所对应的犯第二类错误的概率最小。
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t检验通常适合两样本（）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用（）检验。
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t检验不适用于多组数据均数比较的假设检验，原因不包括（）。
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两样本t检验与完全随机设计方差分析有何联系与区别？
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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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最小显著性差异法实质上两个平均数相比较的t检验法
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