假设检验时，下列关于检验结果的说法正确的是A. 若P值小于0.05，则不拒绝H0 ，此时可能犯II型错误B. 若P 值小于0.05，则拒绝H0 ，此时可能犯II型错误C. 若 P值小于0.05，则不拒绝H0 ，此时可能犯I型错误D. 若P值大于0.05，则拒绝H0，此时可能犯I型错误E. 若P值大于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯II型错误F. 若P值大于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯II型错误

步骤 1：理解假设检验的基本概念
在假设检验中，我们有两个假设：原假设（H0）和备择假设（H1）。原假设是默认的假设，而备择假设是与原假设相对立的假设。我们通过计算P值来决定是否拒绝原假设。P值是当原假设为真时，观察到的样本数据或更极端数据的概率。

步骤 2：理解P值与假设检验的关系
- 如果P值小于显著性水平（通常为0.05），我们拒绝原假设（H0），接受备择假设（H1）。
- 如果P值大于显著性水平，我们不拒绝原假设（H0）。

步骤 3：理解I型错误和II型错误
- I型错误（α）：当原假设为真时，我们错误地拒绝了原假设。
- II型错误（β）：当原假设为假时，我们错误地接受了原假设。

步骤 4：分析选项
- A. 若P值小于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯II型错误。这是错误的，因为P值小于0.05时，我们应拒绝H0。
- B. 若P值小于0.05，则拒绝H0，此时可能犯II型错误。这是错误的，因为P值小于0.05时，我们应拒绝H0，此时可能犯I型错误。
- C. 若P值小于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯I型错误。这是错误的，因为P值小于0.05时，我们应拒绝H0。
- D. 若P值大于0.05，则拒绝H0，此时可能犯I型错误。这是错误的，因为P值大于0.05时，我们应不拒绝H0。
- E. 若P值大于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯II型错误。这是正确的，因为P值大于0.05时，我们应不拒绝H0，此时可能犯II型错误。
- F. 若P值大于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯II型错误。这是正确的，因为P值大于0.05时，我们应不拒绝H0，此时可能犯II型错误。