在假设检验中,在P< 0.05时,P值越小,可认为()。 A. 两总体参数相差越大B. 两总体参数相差越小C. 更有理由认为两总体参数不同D. 更有理由认为两样本统计量不同

考查要点：本题主要考查对假设检验中P值含义的理解，以及如何根据P值大小判断统计结论的可靠性。

解题核心思路：

• P值是衡量观察数据与原假设矛盾程度的指标，其越小，说明数据与原假设假设的“无差异”越不一致，从而拒绝原假设的理由越充分。
• 需注意，P值不直接反映总体参数的实际差异大小，仅说明差异的“显著性”。

破题关键点：

• 明确选项中涉及的“总体参数”与“样本统计量”的区别，以及“差异显著”与“差异大小”的区别。

选项分析

原假设通常为“两总体参数相等”，备择假设为“两总体参数不同”。当P值 < 0.05时，拒绝原假设，支持备择假设。此时：

1. P值越小：数据与原假设的矛盾越强，拒绝原假设的证据越充分，即“更有理由认为两总体参数不同”（选项C正确）。
2. 选项A/B错误：P值大小与实际差异大小无关，例如：小样本下即使差异小也可能得到小P值，大样本下差异大但统计检验力不足也可能P值较大。
3. 选项D错误：假设检验的目标是推断总体参数，而非直接比较样本统计量（样本统计量差异可通过直接计算判断，无需假设检验）。