假设检验的目的是A. 检验参数估计的准确度B. 检验样本统计量是否不同C. 检验样本统计量与总体参数是否不同D. 检验总体参数是否不同E. 检验样本的P值是否为小概率

假设检验是统计学中用于推断总体参数是否符合某种假设的重要方法。其核心目的是通过样本数据判断总体参数之间是否存在显著差异。关键点在于：

1. 原假设（H₀）和备择假设（H₁）的设定；
2. 利用样本统计量计算检验统计量，结合显著性水平（如α=0.05）判断是否拒绝原假设；
3. 结论指向总体参数，而非样本数据本身。

选项中需区分“总体参数”与“样本统计量”的差异，避免混淆假设检验与参数估计、统计量比较等概念。

选项分析

• A. 检验参数估计的准确度
  参数估计（如点估计、区间估计）是直接推断总体参数的值，而假设检验是验证关于总体参数的假设是否成立，二者目标不同，故排除。

• B. 检验样本统计量是否不同
  样本统计量（如样本均值）的差异可能由抽样误差引起，假设检验关注的是总体参数的差异，而非样本本身的波动，故排除。

• C. 检验样本统计量与总体参数是否不同
  这是点估计误差的讨论范畴，假设检验通过样本统计量推断总体参数是否符合假设，而非直接比较二者差异，故排除。

• D. 检验总体参数是否不同
  假设检验的核心目标是通过样本数据推断总体参数（如均值、比例）是否存在显著差异（如均值是否相等、比例是否不同），符合定义，正确。

• E. 检验样本的P值是否为小概率
  P值是检验结果，用于判断样本数据是否支持拒绝原假设，而非检验P值本身是否为小概率，故排除。