在假设检验中，我们把应该拒绝的原假设接受，这种错误称为（）。

在假设检验中，我们把应该接受的原假设拒绝接受，这种错误称为（）。

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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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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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在假设检验中，把符合H0的总体判为不合格H0加以拒绝，这类错误称为（）错误；把不符合H0的总体当作符合H0而接受。这类错误称为（）错误。

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如果检验结果为拒绝原假设，若我们想进一步分析影响状况，则要采用方差分析中的多重比较。

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通常把"拒绝原假设的最小显著性水平"称为假设检验的P值

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在假设检验中，不拒绝原假设意味着（）。

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在假设检验中，不能拒绝原假设意味着（）

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在假设检验中，如果原假设被拒绝了，则（）。

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