【单选题】假设检验差别有统计学意义时,P值越小,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

本题考查假设检验中P值的含义及意义，解题的关键在于理解P值与总体之间差别以及统计学证据充分性的关系。

1. 明确P值的定义

在假设检验中，P值是指在原假设 $H_0$ 成立的条件下，出现当前样本统计量以及更极端情况的概率。原假设 $H_0$ 通常是假设总体之间没有差别。

2. 分析P值与总体差别及统计学证据的关系

• 当P值较小时，意味着在原假设成立的情况下，得到当前样本数据或者更极端数据的可能性极小。
• 例如，假设我们进行一个关于两种药物疗效的假设检验，原假设 $H_0$ 是两种药物的总体疗效没有差别。如果计算得到的P值很小，比如 $P = 0.01$，这表示在两种药物总体疗效真的没有差别的情况下，我们通过抽样得到当前样本数据或者更极端数据的概率只有 $1\%$。
• 这种极小的概率事件在一次抽样中发生了，根据小概率事件在一次试验中几乎不可能发生的原理，我们就有理由怀疑原假设的正确性，即认为总体之间是有差别的。
• 而且P值越小，这种小概率事件发生的可能性就越低，我们拒绝原假设的理由就越充分，也就意味着认为总体之间有差别的统计学证据越充分。

3. 对各选项进行分析

• 选项A：P值大小与样本均数差别大小并无直接关联。样本均数差别是样本数据本身的特征，而P值是基于原假设对样本数据出现概率的一种度量，所以A选项错误。
• 选项B：P值不是直接衡量总体均数差别大小的指标，它主要反映的是拒绝原假设的证据强度，而不是总体均数差别的具体数值，所以B选项错误。
• 选项C：假设检验的目的是推断总体的情况，而不是样本之间的差别。P值是用于判断总体之间是否有差别的依据，而不是样本之间，所以C选项错误。
• 选项D：如前面分析，P值越小，拒绝原假设（总体之间无差别）的理由越充分，即认为总体之间有差别的统计学证据越充分，所以D选项正确。
• 选项E：与P值的实际意义相悖，P值越小，证据越充分，而不是越不充分，所以E选项错误。