假设检验中,P值越小,则()A. 越有理由认为两样本参数不同B. 越有理由认为两总体差别很大C. 越有理由认为两总体参数不同D. 越有理由认为两样本均数不同E. 越有理由认为两总体均数不同

考查要点：本题主要考查假设检验中P值的意义及其与统计推断的关系。
解题核心：理解P值越小，越有理由拒绝原假设，从而推断总体参数存在差异。
关键点：

1. 假设检验的目标是推断总体参数，而非样本数据本身。
2. P值反映的是数据与原假设的矛盾程度，而非差异的实际大小。
3. 需区分“参数不同”与“均数不同”，以及“统计显著”与“实际意义”的区别。

P值的定义：在原假设成立的前提下，观察到当前样本结果（或更极端结果）的概率。
P值越小的含义：

• 原假设成立的可能性越低，因此更倾向于拒绝原假设。
• 若原假设为“两总体参数相同”，则拒绝原假设意味着有理由认为两总体参数不同。

选项分析：

1. 选项A（两样本参数不同）：错误。假设检验推断的是总体参数，而非样本参数。
2. 选项B（两总体差别很大）：错误。P值仅说明差异的统计显著性，不直接反映实际差异的大小。
3. 选项C（两总体参数不同）：正确。P值小表明样本数据与原假设矛盾，支持总体参数存在差异。
4. 选项D（两样本均数不同）：错误。同选项A，应推断总体参数而非样本均数。
5. 选项E（两总体均数不同）：若检验针对均数（如t检验），结论成立。但选项C更通用（参数可泛指均数、比例等）。