多个样本率比较χ2检验中若P≤a拒绝H0接受H1所得的结论是-X题卡

多个样本率全相等多个总体率全相等多个样本率不全相等多个总体率不全相等多个总体率全不相等

第一类误差小于5% H0成立的可能性小于5% 第二类误差小于5% H1成立的可能性大于95% 检验出差别的把握度大于95%

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

多个样本率全相等多个总体率全相等多个样本率不全相等多个总体率不全相等多个总体率全不相等

85T2<85，P<0.05，不拒绝H0 T2<85，P>0.05，拒绝H0 85T1>145，P<0.05，拒绝H0

多个样本率全相等多个总体率全相等多个样本率不全相等多个总体率不全相等多个总体率全不相等

H0:H1: 若χ2 统计量很大，则 P 便很小，说明和间差别很大。若拒绝 H0 可认为和两两均不相等。若χ 2 统计量非常小，则 P便较大，当时不拒绝 H0，也可能犯错误。上述均不对

若H0为真，拒绝H0为弃真错误，概率记为α 若H0为伪，接受H0为取伪错误，概率记为β 不论样本容量有何变化，在一次检验时，都可以使α、β同时减少只有在样本容量固定条件下，才能使α、β同时减少在样本容量固定条件下，要使α、β同时减少是不可能的

不能用于四格表资料的分析只能用于多个样本率的比较可用于交叉分类资料两种属性间关联性分析对多个样本率作比较若拒绝 H0 ，表明任两个总体率不相等能用于多个构成比的比较

H0 为真，接受H1 H0 为真，拒绝H1 H0 为假，接受H0 H0 为假，拒绝H0

应计算检验效能，以防止假“阴性”结果应计算检验效能，检查样本含量是否足够不必计算检验效能可能犯Ⅱ型错误推断正确的概率为 1－β

不拒绝H0，两样本率相等拒绝H0，两样本率不等接受H0，样本率与总体率相等不拒绝H0，尚不能认为样本所在地的总体率高于我国平均阳性率拒绝H0，样本率与总体率不等

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。

两样本均数比较的假设检验时，H1的表达式是：μ₁=μ₂ 两样本均数比较的假设检验时，H0的表达式是：μ₁≠μ₂ 检验假设用H₁表示备择假设用H₀表示假设可分成两种，分别用符号H₀和H表示

多个样本率全相等多个总体率全相等多个样本率不全相等多个总体率不全相等多个总体率全不相等

不拒绝H0，两样本率相等拒绝H0，两样本率不等接受H0，样本率与总体率相等不拒绝H0，尚不能认为样本所在地的总体率高于我国平均阳性率拒绝H0，样本率与总体率不等

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

H0假设成立的可能性小于α H1假设成立的可能性大小1-α H0成立的可能性小于α且H1成立的可能性大于1-α 从H0成立的总体中抽样得到样本的可能性小于α 从H0不成立的另一总体中抽得此样本的可能性大于1-α

H0假设成立的可能性小于α H1假设成立的可能性大小1-α H0成立的可能性小于α且H1成立的可能性大于1-α 从H0成立的总体中抽样得到样本的可能性小于α 从H0不成立的另一总体中抽得此样本的可能性大于1-α

多个样本率比较χ2检验中，若P≤a，拒绝H0，接受H1，所得的结论是（）