【单选题】假设检验差别有统计学意义时,p越小,说明A. 样本均数差别越大B. 总体均数差别越大C. 认为样本之间有差别的统计学证据越充分D. 认为总体之间有差别的统计学证据越充分E. 认为总体之间有差别的统计学证据越不充分

考查要点：本题主要考查对假设检验中p值含义的理解，以及如何正确解释p值大小与统计学结论之间的关系。

解题核心思路：

1. 明确p值的定义：p值是在原假设（H₀）成立的前提下，观察到当前样本统计量或更极端值的概率。
2. 区分“样本”与“总体”：假设检验的结论是针对总体参数的推断，而非样本数据本身。
3. 理解p值与统计学意义的关系：p值越小，拒绝原假设的证据越充分，但不直接反映实际效应的大小。

破题关键点：

• 排除干扰项：选项A、B混淆了“均数差大小”与“统计学意义”，选项C混淆了“样本”与“总体”，选项E与结论相反。

假设检验的基本逻辑：

1. 原假设（H₀）：总体之间无差异（或差异不显著）。
2. p值的作用：衡量在H₀成立时，观察到当前数据或更极端数据的概率。
3. 决策依据：若p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝H₀，认为总体差异具有统计学意义。

选项分析：

• 选项D正确：p值越小，说明在H₀成立时出现当前数据的概率越低，因此拒绝H₀的证据越充分，即总体之间存在差异的统计学证据越充分。
• 选项C错误：假设检验的结论是关于总体，而非样本本身。样本差异是客观存在的，无需统计推断。
• 选项A、B错误：p值与实际效应大小（均数差）无直接关系，受样本量和统计方法影响。
• 选项E错误：p值越小，反而支持拒绝H₀，即证据越充分。