1.判断题(10分) 对于同一个假设检验问题，显著性水平取值不同，可能导致 检验的结论大相径庭。()A. 正确B. 错误

本题考查假设检验中显著性水平对检验结论的影响这一知识点。解题思路是理解显著性水平的含义以及它在假设检验决策过程中所起的作用，通过分析不同显著性水平下拒绝域的变化，进而判断对检验结论的影响。

在假设检验中，显著性水平 $\alpha$ 是用来控制犯第一类错误（即弃真错误，原假设 $H_0$ 为真时拒绝 $H_0$）的概率。拒绝域是根据显著性水平 $\alpha$ 来确定的。

设原假设为 $H_0$，备择假设为 $H_1$，检验统计量为 $T$。对于给定的检验统计量的分布，我们会根据显著性水平 $\alpha$ 找到一个临界值 $c$，使得当 $T$ 落在拒绝域（例如 $T > c$ 或 $T < c$ 等形式，具体取决于检验类型）时，我们拒绝原假设 $H_0$；当 $T$ 不在拒绝域时，我们接受原假设 $H_0$。

不同的显著性水平 $\alpha$ 会导致不同的临界值 $c$。例如，在一个右侧检验中，若检验统计量服从标准正态分布 $N(0,1)$，当 $\alpha = 0.05$ 时，临界值 $z_{0.05}\approx1.645$，即当检验统计量的值大于 $1.645$ 时拒绝原假设；当 $\alpha = 0.01$ 时，临界值 $z_{0.01}\approx2.33$，此时只有当检验统计量的值大于 $2.33$ 时才拒绝原假设。

假设我们得到的检验统计量的值为 $2.0$，当 $\alpha = 0.05$ 时，由于 $2.0>1.645$，我们会拒绝原假设；而当 $\alpha = 0.01$ 时，因为 $2.0 < 2.33$，我们会接受原假设。这就说明，对于同一个假设检验问题，显著性水平取值不同，可能导致检验的结论大相径庭。