设总体X~N(μ,σ2),σ2未知,x1,x2,…,xn为来自总体X的样本观测值,现对μ进行假设检验,若在显著水平α=0.05下拒绝了H0:μ=μ0,则当显著水平改为α=0.01时,下列说法正确的是( ).A. 必接受H0B. 必拒绝H0C. 第一类错误的概率必变大D. 可能接受,也可能拒绝H0

步骤 1：理解假设检验的基本概念
假设检验是统计学中用来判断一个假设是否成立的方法。在这个问题中，我们对总体均值μ进行假设检验，原假设H0: μ=μ0，备择假设H1: μ≠μ0。检验的显著水平α是犯第一类错误（即在原假设为真时拒绝原假设）的概率。

步骤 2：理解显著水平α的作用
显著水平α是检验的临界值，当检验统计量落在拒绝域内时，我们拒绝原假设。显著水平α越小，拒绝域越小，拒绝原假设的难度越大。因此，当显著水平从α=0.05改为α=0.01时，拒绝域变小，拒绝原假设的难度变大。

步骤 3：分析在α=0.05下拒绝H0的情况
在α=0.05下拒绝H0，说明检验统计量落在了α=0.05的拒绝域内。当显著水平改为α=0.01时，拒绝域变小，检验统计量可能落在拒绝域内，也可能落在接受域内。因此，当显著水平改为α=0.01时，可能接受H0，也可能拒绝H0。