用 t 检验比较两均数的差异时， t 越大， P 越小，愈说明A. 两均数差别大B. 样本含量大C. 有理由认为两总体均数不同D. 有理由认为两样本均数不同E. 以上全不对

考查要点：本题主要考查对t检验基本原理的理解，特别是t值与P值的关系，以及如何根据检验结果推断总体参数。

解题核心思路：

• t值越大，说明样本均数差异相对于抽样误差越大，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
• 关键点在于明确t检验的结论是针对总体参数（总体均数）而非样本统计量（样本均数），且需区分“统计学差异”与“实际意义差异”。

破题关键：

1. t值的意义：t值综合反映了均数差异、样本量和变异程度。
2. P值的含义：P值是原假设成立时，观察到当前数据或更极端数据的概率。
3. 推断对象：统计推断的目标是总体，而非样本本身。

选项分析：

• A. 两均数差别大
  错误。t值的大小不仅与均数差异有关，还与标准差和样本量相关。均数差异大但标准差也大时，t值可能并不大。

• B. 样本含量大
  错误。样本量会影响标准误，但t值的增大会受到均数差异和标准误的共同作用，不能直接推断样本量大。

• C. 有理由认为两总体均数不同
  正确。t值越大，P值越小，拒绝原假设（总体均数相等）的依据越充分，说明有理由认为总体均数存在差异。

• D. 有理由认为两样本均数不同
  错误。样本均数差异是直接观察到的，无需通过假设检验推断。检验的目标是总体均数。

• E. 以上全不对
  错误。选项C正确，因此E不成立。