如果检验统计量的值落在拒绝区域，应拒绝备择假设

左侧检验的拒绝区域位于统计量分布曲线的（）。

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在假设检验中，根据样本数值，计算出检验统计量的值，如果比临界值大，应该（）。

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在假设检验中，根据样本数值，计算出检验统计量的值，如果比临界值小，应该（）。

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某下侧检验，p-值为0.2。如果该检验的样本容量为51，则t统计量的值为（）。

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在假设检验中，当作出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示（）

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当样本统计量的观察值未落入原假设的拒绝域时，表示（）。

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第4题样本中满意率分别为20/30=67%和23/30=77%，相差10%，差别似乎不小，但统计检验却不能拒绝总体满意率相等的假设。如果调查人数和满意人数均为现在的10倍，样本中满意率仍分别为67%和77%，再作统计检验却能够拒绝总体满意率相等的假设。如何解释这种现象？从以上现象中可以得到什么启示？（提示：试从检验功效的角度予以解释。）

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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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原假设的拒绝与否，与选择的检验统计量有关，与α（显著水平）无关。

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