若将配对设计的数据进行独立样本均数t检验,容易出现的问题是()A. 增加出现第一类错误(α)的概率B. 增加出现第二类错误(β)的概率C. 检验结果P值不准D. 方差齐性检验的结果不准E. 不满足t检验的应用条件

配对设计与独立样本设计的核心区别在于数据的依赖性。配对设计中，数据是成对出现的（如同一组被试的前后测，或按特征匹配的两组被试），个体差异被控制，从而减少误差。而独立样本t检验假设两组数据相互独立。

若错误地将配对数据视为独立样本进行检验，会导致以下问题：

1. 未利用配对设计的优势，无法有效控制个体差异，使方差估计偏大。
2. 检验效力（Power）降低，即更可能无法拒绝错误的原假设（第二类错误概率增加）。

关键点：独立样本检验忽略配对数据的相关性，导致标准误计算错误，检验敏感性下降。

选项分析

• A. 增加第一类错误（α）的概率
  第一类错误是“伪阳性”（错误拒绝正确原假设）。独立样本检验在此场景下更可能“保守”，α不会显著增加，排除A。

• B. 增加第二类错误（β）的概率
  配对设计通过减少误差提升检验效力。独立样本检验未利用配对信息，导致方差估计偏大，检验统计量（t值）偏小，p值偏大，更可能错误保留错误的原假设，β增加。此为正确答案。

• C. 检验结果P值不准
  P值不准确是必然结果，但题目问的是“容易出现的问题”，而B是更直接的后果。

• D. 方差齐性检验不准
  方差齐性假设仅在独立样本t检验的特定形式（如Welch检验）中相关，非核心问题。

• E. 不满足t检验的应用条件
  独立样本检验假设数据独立，配对数据不满足，但题目强调“容易出现的问题”，B更具体。