在假设检验中,如果P值小于0.05,我们通常会:A. 拒绝零假设并认为有显著差异B. 接受零假设并认为无显著差异C. 无法确定,需要更多信息D. 重新计算样本量

步骤 1：理解假设检验的基本概念
在假设检验中，我们首先设定一个零假设（H0）和一个备择假设（H1）。零假设通常表示没有显著差异或效应，而备择假设则表示存在显著差异或效应。通过计算P值来判断是否拒绝零假设。

步骤 2：理解P值的意义
P值是当零假设为真时，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则认为观察到的差异或效应不是由于随机波动造成的，而是有统计学意义的。

步骤 3：根据P值做出决策
如果P值小于0.05，我们通常会拒绝零假设，认为备择假设成立，即认为有显著差异或效应。反之，如果P值大于0.05，则没有足够的证据拒绝零假设，认为没有显著差异或效应。