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是H0为真的概率值 是H1为真的概率值 是H0为假的概率值 如果小于或等于显著性水平，就拒绝H0
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
建立假设时，有原假设H0和备择假设H1 已知μ0，可假设H0：μ=μ0；H1：μ≠μ0检验样本均值是否为μ0 正态总体σ己知时；μ的显著性水平为α的检验采用
作为检验统计量 假设H0：μ≤μ0；H1：μ＞μ0，是双侧似设检验
H0 为真， 接受H1 H0 为真， 拒绝H1 H0 为假， 接受H0 H0 为假， 拒绝H0
H0: μ=1.40, H1: μ≠1.40 H0: μ≤1.40, H1: μ＞1.40 H0: μ＜1.40, H1: μ≥1.40 H0: μ≥1.40, H1: μ＜1.40
建立假设时，有原假设H0和备择假设H1 已知μ0，可假设H0：μ=μ0；H1：μ≠μ0检验样本均值是否为μ0 正态总体σ0已知时，μ的显著性水平为α的检验采用
作为检验统计量 假设H0：μ≤μ0；H1：μ＞μ0，是双侧假设检验。
H0 为假，接受H0 H0 为真，拒绝H1 H0 为真，拒绝H0 H0 为假，拒绝H0
接受H0: 0 接受H1: 0 接受H1: 0 上述结论不正确
正态均值μ的无偏估计有两个，一个是样本均值的估计，另一个是样本中位数的估计，即μ(2＝Me＝(1/(X1+X2+…+Xn) 对正态均值μ来说，样本均值总比样本中位数更有效，应舍去样本中位数 在实际过程中，应优先选用样本均值去估计正态均值μ。但有时在现场，为了简便快捷，选用样本中位数去估计正态均值μ也是有的 正态方差σ2的无偏估计常用的只有一个，就是样本方差S2
H0为真的概率值 H1为真的概率值 H0为假的概率值 H0为真时，其可能为离群值出现的概率值
用正态u统计量检验均值是否相同 先用χ2统计量检验方差是否相同，再用t统计量检验均值是否相同 先用χ2统计量检验方差是否相同，再用正态u统计量检验均值是否相同 先用F统计量检验方差是否相同，再用正态u统计量检验均值是否相同 先用F统计量检验方差是否相同，再用t统计量检验均值是否相同
进行检验的资料必须代表各连续变量 主要运用于正态总体均值的检验和两个正态总体的均值之差的检验 是一种非参数统计方法 总体方差未知，正态总体均值的检验公式。
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