完全随机设计的两样本均数差别的假设检验得出PA. 两样本均数相差很大B. 两样本均数的差别在医学上很有价值C. 两总体均数相差很大D. 两个总体均数的差异有统计学意义

考查要点：本题主要考查假设检验中P值的含义及其与统计结论的关系，重点区分统计学意义与实际意义的区别。

解题核心思路：

1. 明确假设检验的基本逻辑：原假设（H₀）为两总体均数无差异，备择假设（H₁）为存在差异。
2. 理解P值的定义：P值是假设H₀成立时，观察到当前数据或更极端数据的概率。若P值小于显著性水平（如0.05），则拒绝H₀，认为差异具有统计学意义。
3. 排除干扰项：注意统计学意义≠实际意义，且P值不直接反映样本均数或总体均数的绝对差异大小。

破题关键点：

• 选项D直接对应“拒绝H₀，总体均数差异有统计学意义”的结论。
• 选项A、C混淆了样本均数与总体均数，且未区分统计学显著性与实际差异大小。
• 选项B涉及实际价值判断，超出了统计推断的范围。

假设检验的基本流程：

1. 建立假设：
   • 原假设（H₀）：两总体均数相等（μ₁ = μ₂）。
   • 备择假设（H₁）：两总体均数不等（μ₁ ≠ μ₂）。
2. 计算检验统计量：根据完全随机设计的两样本均数比较公式计算t值或z值。
3. 确定P值：通过统计表或软件计算对应P值。
4. 决策：若P < α（如0.05），拒绝H₀，接受H₁，认为两总体均数差异具有统计学意义。

选项分析：

• A. 两样本均数相差很大：错误。P值小仅说明差异具有统计学意义，不直接反映样本均数的绝对差异大小。
• B. 两样本均数的差别在医学上很有价值：错误。统计学意义≠实际意义，需结合专业背景判断。
• C. 两总体均数相差很大：错误。同理，统计学显著不等于实际差异大，且无法直接推断总体均数的绝对差异。
• D. 两个总体均数的差异有统计学意义：正确。P < α时，拒绝H₀，说明总体均数差异具有统计学意义。