(问答题) 为了比较非洛地平与常规药物治疗高血压的疗效差异,某医生随机抽取100名原发性高血压患者,分别测量患者接受非洛地平治疗前后的血压差值,计算得其均数为21.5mmHg,标准差为8.0mmHg。现已知常规药能使高血压患者的血压平均下降20mmHg。该医生对其进行了t检验,零假设是m=m0,备择假设是m≠m0,检验水准α=0.05。计算得t=1.875,按n=100查t界值表,得0.05<P<0.10,故接受H0,认为非洛地平与常规药物治疗高血压的疗效无差别。你认为该结论正确吗?请说明理由。(本题20.0分)

考查要点：本题主要考查假设检验的基本原理，特别是对P值和结论表述的理解。关键在于区分“不拒绝H0”与“接受H0”的本质区别。

解题核心思路：

1. 明确假设检验的逻辑：假设检验只能拒绝或不拒绝H0，不能直接证明H0正确。
2. 理解P值的意义：P > α时，说明数据不支持拒绝H0，但不能推断H0成立。
3. 正确表述结论：应强调“无统计学差异”而非“无实际差异”，避免错误推断。

破题关键点：

• 错误结论的本质：医生将“不拒绝H0”错误表述为“接受H0”，混淆了统计学意义与实际意义。
• P值的解读：P值介于0.05和0.10时，说明差异可能由随机误差引起，但无法确定无差异。

错误原因分析

1. 假设检验的基本原则
   假设检验中，H0的“不拒绝”不等于“接受”。即使P > α，也只能说明当前样本数据不足以拒绝H0，但无法证明H0绝对成立。

2. P值的实际含义

   • 当P ≤ α时，拒绝H0，认为存在统计学差异（错误概率 ≤ α）。
   • 当P > α时，不拒绝H0，但此时无法推断两总体均数相等，可能因样本量不足或效应量小导致检验效能低。

3. 结论表述的规范性
   正确结论应为“差异无统计学意义”，而非直接断言“无差别”。若强行“接受H0”，可能因检验效能不足导致假阴性错误（实际存在差异但未检测到）。

正确结论的构建

• 统计学角度：按α=0.05水准，不拒绝H0，差异无统计学意义。
• 实际意义补充（可选）：若需进一步判断，需结合临床意义（如血压差1.5mmHg是否重要）和扩大样本量提高检验效能。