样本平均数显著性测验接受或否定假设的根据是：（）。

考查要点：本题主要考查假设检验的基本原理，特别是小概率事件实际不可能性原理在统计推断中的应用。

解题核心思路：
假设检验的本质是通过样本数据推断总体特征。若假设成立时，观测到极端数据的概率极小（小概率事件），则认为原假设不成立。因此，接受或否定假设的依据是小概率事件在实际中“几乎不可能发生”的特性。

破题关键点：
明确假设检验中“拒绝域”和“接受域”的划分标准，以及显著性水平α（如0.05）的设定逻辑。

假设检验的基本步骤如下：

1. 提出原假设和备择假设：例如，原假设 $H_0$ 为“样本均值与总体均值无显著差异”。
2. 计算检验统计量：如 $t$ 值或 $z$ 值，反映样本数据与原假设的偏离程度。
3. 确定拒绝域：根据显著性水平 $\alpha$ 和检验方向，划定临界值。
4. 决策：若检验统计量落入拒绝域（对应小概率事件发生），则否定原假设；否则接受原假设。

核心原理：
若原假设成立，观测到当前数据的概率 $p$ 值小于 $\alpha$（小概率事件），则认为数据与假设矛盾，需否定假设。这正是小概率事件实际不可能性原理的体现。