多组样本均数比较,若直接采用两独立样本的t检验,则A. 将增加犯Ⅱ类错误的概率()B. 将增加犯Ⅰ类错误的概率()C. 将出现检验效能不够的情况()D. 还不能确定犯Ⅰ类错误和Ⅱ类错误的概率是否会增加()E. 将同时增加犯Ⅰ类错误和Ⅱ类错误的概率

考查要点：本题主要考查多组均数比较时，直接使用两独立样本t检验的局限性，重点在于理解假设检验中Ⅰ类错误的累积效应。

解题核心思路：
当比较多组（≥3组）均数时，若采用两两比较的t检验，每次检验都会独立地存在α错误的风险。假设每次检验的显著性水平为α（如0.05），则多次检验会导致整体Ⅰ类错误概率显著增加。例如，三组间需进行3次t检验，此时整体Ⅰ类错误概率为 $1 - (1-\alpha)^C$（C为比较次数），远超单次检验的α水平。因此，正确方法是先通过方差分析（ANOVA）控制整体检验水平，再进行后续分析。

破题关键点：

• 明确Ⅰ类错误的累积机制：多次独立检验导致整体错误概率叠加。
• 区分Ⅰ类与Ⅱ类错误：本题中直接检验次数增加主要影响Ⅰ类错误，而非Ⅱ类错误（检验效能不足）。

选项分析：

• A. 增加犯Ⅱ类错误的概率
  错误。Ⅱ类错误（假阴性）与检验效能相关，但本题的核心问题是多次检验导致的Ⅰ类错误累积，而非检验效能不足。

• B. 增加犯Ⅰ类错误的概率
  正确。假设每次t检验的α=0.05，若进行C次检验，则整体Ⅰ类错误概率为 $1 - (1-\alpha)^C$。例如，三组间需比较3次，此时整体错误概率约为 $1 - (0.95)^3 \approx 14\%$，远高于单次检验的5%。

• C. 出现检验效能不够的情况
  错误。检验效能不足通常指单次检验的把握度低，而本题中直接使用t检验的主要问题是错误概率的累积，而非检验效能。

• D. 无法确定错误概率是否增加
  错误。统计学理论已明确证明，多次独立检验会导致Ⅰ类错误概率显著增加。

• E. 同时增加两类错误的概率
  错误。Ⅰ类错误的累积是主要问题，而Ⅱ类错误与检验设计的把握度相关，二者无必然联系。