在假设检验中,零假设通常表示:A. 没有差异或效应存在B. 存在显著差异或效应C. 样本量不足D. 数据分布不正常

零假设（Null Hypothesis）是假设检验中的核心概念，它代表研究者希望验证的假设。关键点在于，零假设通常表示没有差异、没有效应或变量间无关联的状态。例如，在比较两种药物效果时，零假设可能认为两者效果相同。研究者通过统计推断判断是否应拒绝这一假设，从而支持备择假设（存在差异）。因此，正确理解零假设的定义是解题的关键。

选项分析

A. 没有差异或效应存在
零假设的核心作用是提出“无变化”或“无差异”的默认情况。例如，假设新药与安慰剂效果相同，或两个群体的平均值相等。这是零假设的标准表述，符合统计学定义。

B. 存在显著差异或效应
这是备择假设的内容，而非零假设。显著差异是研究者试图通过数据支持的结果，而非检验前的默认假设。

C. 样本量不足
样本量影响检验效力，但与零假设的定义无关。零假设关注总体参数，而非样本特性。

D. 数据分布不正常
数据分布可能影响检验选择，但零假设本身不涉及分布形态，除非在特定检验（如正态性检验）中，但题目未提及此类场景。