在假设检验中，如P≤α，可认为（）A. 接受H₀，但判断错误的可能性小于等于αB. 接受H₀，但判断错误的可能性大于等于αC. 拒绝H₀，但判断错误的可能性未知D. 拒绝H₀，但判断错误的可能性小于等于α

步骤 1：理解假设检验的基本概念
在假设检验中，我们首先设定一个原假设H₀和一个备择假设H₁。然后，我们根据样本数据计算出一个检验统计量，并根据这个统计量计算出一个P值。P值是当原假设H₀为真时，观察到的样本结果或更极端结果出现的概率。

步骤 2：理解P值与α的关系
α是显著性水平，通常设定为0.05或0.01。如果计算出的P值小于或等于α，我们拒绝原假设H₀，认为备择假设H₁更有可能是正确的。如果P值大于α，我们接受原假设H₀，认为没有足够的证据拒绝H₀。

步骤 3：分析P≤α时的结论
当P≤α时，我们拒绝原假设H₀。这意味着我们有足够的证据认为备择假设H₁是正确的。同时，由于我们设定的α是拒绝原假设H₀时犯第一类错误（即原假设H₀为真时，我们错误地拒绝了它）的概率上限，因此，当P≤α时，我们拒绝H₀的判断错误的可能性小于等于α。