一项研究表明，男人和女人对产品质量的评估角度有所不同。在对某一产品的质量评估中，被调查的500个女人中有58%对该产品的评分等级是“高”，而被调查的500个男人中给同样评分的却只有43%。要检验对该产品的质量评估中，女人评高分的比例是否超过男人（π 1 为女人的比例，π 2 为男人的比例）。在α=0.01的显著性水平下，检验假设H 0 ：π 1 －π 2 ≤0，H 1 ：π 1 －π 2 ＞0，得到的结论是（　　）。A.拒绝H 0 B.不拒绝H 0 C.可以拒绝也可以不拒绝H 0 D.可能拒绝也可能不拒绝H 0

步骤 1：计算样本比例
根据题目，女人中评高分的比例为58%，男人中评高分的比例为43%。因此，样本比例分别为：
\[ \hat{p}_1 = 0.58 \]
\[ \hat{p}_2 = 0.43 \]

步骤 2：计算总体比例的差值
根据假设检验的原假设H0：π1 - π2 ≤ 0，备择假设H1：π1 - π2 ＞ 0，我们需要计算总体比例的差值：
\[ \hat{p}_1 - \hat{p}_2 = 0.58 - 0.43 = 0.15 \]

步骤 3：计算检验统计量
为了检验假设，我们需要计算检验统计量。由于样本量较大，可以使用正态近似。检验统计量为：
\[ Z = \frac{\hat{p}_1 - \hat{p}_2}{\sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n_1} + \frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n_2}}} \]
其中，\(\hat{p}\)是合并比例，计算如下：
\[ \hat{p} = \frac{x_1 + x_2}{n_1 + n_2} = \frac{500 \times 0.58 + 500 \times 0.43}{500 + 500} = \frac{290 + 215}{1000} = 0.505 \]
因此，检验统计量为：
\[ Z = \frac{0.58 - 0.43}{\sqrt{\frac{0.505 \times 0.495}{500} + \frac{0.505 \times 0.495}{500}}} = \frac{0.15}{\sqrt{2 \times \frac{0.505 \times 0.495}{500}}} = \frac{0.15}{\sqrt{2 \times 0.00049975}} = \frac{0.15}{\sqrt{0.0009995}} = \frac{0.15}{0.0316} \approx 4.75 \]

步骤 4：比较检验统计量与临界值
在α=0.01的显著性水平下，单侧检验的临界值为Z_{0.01} = 2.33。由于计算得到的检验统计量Z = 4.75 > 2.33，因此拒绝原假设H0。