实验结果要达到统计学上的显著性差异。组内设计是（）
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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？
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假设检验中，检验统计量的概率P值（即Sig值）如果大于预设的显著性水平，表明（）
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下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据： 检验回归方程线性关系的显著性（a=0.05）。
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P值可显示检验统计量值在一定范围内出现的概率，对于单侧检验，将P值与给定的显著性水平α相比（）
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为什么在分析试验结果时需要进行显著性检验？检验的目的是什么？
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某经济学家在北京和上海进行一项关于高速公路选择的研究项目。他提出一个机会模型以获取各种不同因素对决策的影响。“客观的政治和公众因素”包括各种政府机构、学校部门、商业部门、企业等的意见。为了查清这些因素对高速公路决策的影响，该经济学家做了显著性检验，零假设为客观的政治和公众因素对决策不起作用。观测的显著性水平约为3%。由于结果是统计显著但不是高度显著的，因此该经济学家下结论说“这些因素影响高速公路的决策，但影响力是相对弱的”。这结论是统计检验的结果吗？
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解释置信水平、置信区间、显著性水平的含义，它们有什么联系。
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怎样理解假设检验问题的P值？它与显著性水平什么关系？
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