下列关于假设检验的描述,正确的是A. 假设检验的结果是确切无误的,因此不可能有错误出现 B. 两样本均数比较,若P<0.05则可认为两样本均数实际差别很大 C. t检验适用于各种类型的计量资料,不需要满足方差齐性等条件 D. 统计学得出的差别有统计学意义的结论,并不一定专业上有意义

假设检验是统计学中用于推断总体特征的重要方法，其核心是通过样本数据判断假设是否成立。本题重点考查对假设检验基本原理的理解，特别是常见误区的辨析。关键点包括：

1. 假设检验的局限性：结果存在错误的可能性（如Ⅰ类错误、Ⅱ类错误）；
2. P值的含义：仅反映统计学差异，不直接说明实际意义或效应大小；
3. 检验方法的适用条件（如t检验的方差齐性要求）；
4. 统计学意义与专业意义的区别：统计显著不等于实际重要。

选项分析

选项A

错误。假设检验基于概率推断，无法完全避免错误。例如：

• Ⅰ类错误（α）：拒绝正确的原假设；
• Ⅱ类错误（β）：未拒绝错误的原假设。
  因此，结果可能存在误差，而非“确切无误”。

选项B

错误。P<0.05仅说明两样本均数的差异具有统计学意义，但无法直接推断实际差异的大小。实际差异需结合效应量（如Cohen's d）或置信区间评估。

选项C

错误。t检验的适用条件包括：

• 正态性：数据需服从正态分布；
• 方差齐性：两样本方差相等（独立样本t检验）。
  若条件不满足，需选择其他方法（如秩和检验）。

选项D

正确。统计学意义表示差异非随机，但实际意义需结合专业背景判断。例如：

• 某药物疗效的统计显著可能仅表现为微小改善，临床价值有限；
• 统计结果需由领域专家评估实际影响。