2025年統(tǒng)計學期末考試題庫：統(tǒng)計推斷與假設檢驗的實踐應用試題集考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本部分共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的。請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在進行假設檢驗時，我們通常關注的是哪一種錯誤？A.第一類錯誤B.第二類錯誤C.第三類錯誤D.沒有錯誤2.當樣本量增大時，以下哪一項不會發(fā)生變化？A.標準誤差B.t值C.p值D.假設檢驗的效力3.在進行雙尾檢驗時，如果p值小于顯著性水平，我們應該做什么？A.接受原假設B.拒絕原假設C.增加樣本量D.無法確定4.假設我們正在檢驗一個新藥是否比現(xiàn)有藥物更有效。如果新藥的效果實際上更好，但我們的檢驗卻未能檢測出來，這是哪種錯誤？A.第一類錯誤B.第二類錯誤C.第三類錯誤D.沒有錯誤5.在進行方差分析時，我們通常假設哪些變量的方差相等？A.因變量的方差B.自變量的方差C.誤差項的方差D.以上所有6.當我們說一個檢驗是“精確的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響7.在進行回歸分析時，如果自變量的系數(shù)是負數(shù)，我們應該怎么解釋？A.自變量對因變量有正向影響B(tài).自變量對因變量有負向影響C.自變量與因變量之間沒有關系D.無法確定8.當我們說一個檢驗是“穩(wěn)健的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果不受異常值的影響B(tài).檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響C.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響D.檢驗的結(jié)果不受假設條件的影響9.在進行假設檢驗時，如果p值大于顯著性水平，我們應該做什么？A.接受原假設B.拒絕原假設C.增加樣本量D.無法確定10.當我們說一個檢驗是“有效的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響11.在進行方差分析時，我們通常假設哪些變量的分布是正態(tài)的？A.因變量的分布B.自變量的分布C.誤差項的分布D.以上所有12.當我們說一個檢驗是“無偏的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響13.在進行回歸分析時，如果自變量的系數(shù)是零，我們應該怎么解釋？A.自變量對因變量有正向影響B(tài).自變量對因變量有負向影響C.自變量與因變量之間沒有關系D.無法確定14.當我們說一個檢驗是“一致的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響15.在進行假設檢驗時，如果p值非常接近顯著性水平，我們應該做什么？A.接受原假設B.拒絕原假設C.增加樣本量D.無法確定16.當我們說一個檢驗是“漸近的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響17.在進行方差分析時，我們通常假設哪些變量的期望值相等？A.因變量的期望值B.自變量的期望值C.誤差項的期望值D.以上所有18.當我們說一個檢驗是“合理的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響19.在進行回歸分析時，如果自變量的系數(shù)是很大的正數(shù)，我們應該怎么解釋？A.自變量對因變量有正向影響B(tài).自變量對因變量有負向影響C.自變量與因變量之間沒有關系D.無法確定20.當我們說一個檢驗是“可靠的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響二、多項選擇題（本部分共10小題，每小題3分，共30分。在每小題列出的五個選項中，有兩個或兩個以上是符合題目要求的。請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在進行假設檢驗時，我們通常需要考慮哪些因素？A.顯著性水平B.樣本大小C.檢驗統(tǒng)計量D.假設條件E.檢驗效力2.當我們說一個檢驗是“精確的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響E.檢驗的結(jié)果不受假設條件的影響3.在進行方差分析時，我們通常假設哪些變量的方差相等？A.因變量的方差B.自變量的方差C.誤差項的方差D.以上所有E.以上都不對4.當我們說一個檢驗是“穩(wěn)健的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果不受異常值的影響B(tài).檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響C.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響D.檢驗的結(jié)果不受假設條件的影響E.檢驗的結(jié)果不受檢驗效力的影響5.在進行假設檢驗時，如果p值大于顯著性水平，我們應該做什么？A.接受原假設B.拒絕原假設C.增加樣本量D.無法確定E.以上都不對6.當我們說一個檢驗是“有效的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響E.檢驗的結(jié)果不受假設條件的影響7.在進行方差分析時，我們通常假設哪些變量的分布是正態(tài)的？A.因變量的分布B.自變量的分布C.誤差項的分布D.以上所有E.以上都不對8.當我們說一個檢驗是“無偏的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響E.檢驗的結(jié)果不受假設條件的影響9.在進行回歸分析時，如果自變量的系數(shù)是零，我們應該怎么解釋？A.自變量對因變量有正向影響B(tài).自變量對因變量有負向影響C.自變量與因變量之間沒有關系D.無法確定E.以上都不對10.當我們說一個檢驗是“一致的”時，我們指的是什么？A.檢驗的結(jié)果總是正確的B.檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的C.檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響D.檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響E.檢驗的結(jié)果不受假設條件的影響三、簡答題（本部分共5小題，每小題5分，共25分。請根據(jù)題目要求，簡要回答問題。）1.簡述假設檢驗的基本步驟。在假設檢驗中，我們首先需要提出原假設和備擇假設。原假設通常是我們要檢驗的假設，而備擇假設是我們希望證明的假設。接下來，我們需要選擇一個顯著性水平，通常是0.05或0.01。然后，我們需要計算檢驗統(tǒng)計量，這通常是一個z值或t值，取決于我們的樣本大小和樣本分布。最后，我們需要根據(jù)檢驗統(tǒng)計量計算出p值，并與顯著性水平進行比較。如果p值小于顯著性水平，我們就拒絕原假設；如果p值大于顯著性水平，我們就接受原假設。2.解釋什么是第一類錯誤和第二類錯誤，并說明它們之間的關系。第一類錯誤，也稱為假陽性，是指我們拒絕了原假設，但實際上原假設是正確的。第二類錯誤，也稱為假陰性，是指我們接受了原假設，但實際上原假設是錯誤的。這兩類錯誤之間的關系是，如果我們減小第一類錯誤的概率，那么第二類錯誤的概率就會增加，反之亦然。這是因為我們的決策空間變窄了，我們更難拒絕原假設。3.在進行方差分析時，為什么需要假設誤差項的方差相等？在進行方差分析時，我們假設誤差項的方差相等，這是因為我們的檢驗統(tǒng)計量（如F值）是基于這一假設計算的。如果誤差項的方差不相等，我們的檢驗統(tǒng)計量可能會不準確，從而導致錯誤的結(jié)論。這種假設也稱為同方差性假設。4.解釋什么是回歸分析，并說明其在統(tǒng)計學中的重要性?；貧w分析是一種統(tǒng)計方法，用于研究兩個或多個變量之間的關系。它可以幫助我們理解一個變量如何隨另一個變量變化?；貧w分析在統(tǒng)計學中的重要性在于，它可以幫助我們預測一個變量的值，基于另一個或多個變量的值。例如，我們可以使用回歸分析來預測房價，基于房屋的大小、位置和其他因素。5.在進行假設檢驗時，為什么需要考慮樣本大?。吭谶M行假設檢驗時，我們需要考慮樣本大小，因為樣本大小會影響我們的檢驗統(tǒng)計量和p值。通常，樣本越大，我們的檢驗統(tǒng)計量就越準確，p值就越可靠。這是因為較大的樣本提供了更多的信息，從而減少了抽樣誤差。此外，較大的樣本也增加了我們檢測到真實效應的能力，即增加了檢驗的效力。四、計算題（本部分共4小題，每小題10分，共40分。請根據(jù)題目要求，進行計算并回答問題。）1.假設我們正在檢驗一個新藥是否比現(xiàn)有藥物更有效。我們隨機抽取了100名病人，其中50人使用新藥，50人使用現(xiàn)有藥物。新藥組的中位數(shù)為80，標準差為10；現(xiàn)有藥物組的中位數(shù)為75，標準差為12。使用t檢驗，檢驗新藥是否比現(xiàn)有藥物更有效，顯著性水平為0.05。在這個例子中，我們需要使用t檢驗來比較兩個獨立樣本的中位數(shù)。首先，我們需要計算兩個樣本的均值和標準差。然后，我們需要計算t統(tǒng)計量，這可以通過以下公式計算：t=(x1-x2)/sqrt((s1^2/n1)+(s2^2/n2))其中，x1和x2是兩個樣本的均值，s1和s2是兩個樣本的標準差，n1和n2是兩個樣本的大小。計算出的t統(tǒng)計量與t分布表中的臨界值進行比較，以確定是否拒絕原假設。2.假設我們正在檢驗一個新教學方法是否比傳統(tǒng)教學方法更有效。我們隨機抽取了100名學生，其中50人使用新教學方法，50人使用傳統(tǒng)教學方法。新教學方法組的中位數(shù)為85，標準差為8；傳統(tǒng)教學方法組的中位數(shù)為80，標準差為10。使用t檢驗，檢驗新教學方法是否比傳統(tǒng)教學方法更有效，顯著性水平為0.05。在這個例子中，我們需要使用t檢驗來比較兩個獨立樣本的中位數(shù)。首先，我們需要計算兩個樣本的均值和標準差。然后，我們需要計算t統(tǒng)計量，這可以通過以下公式計算：t=(x1-x2)/sqrt((s1^2/n1)+(s2^2/n2))其中，x1和x2是兩個樣本的均值，s1和s2是兩個樣本的標準差，n1和n2是兩個樣本的大小。計算出的t統(tǒng)計量與t分布表中的臨界值進行比較，以確定是否拒絕原假設。3.假設我們正在檢驗一個新教學方法是否比傳統(tǒng)教學方法更有效。我們隨機抽取了100名學生，其中50人使用新教學方法，50人使用傳統(tǒng)教學方法。新教學方法組的中位數(shù)為85，標準差為8；傳統(tǒng)教學方法組的中位數(shù)為80，標準差為10。使用t檢驗，檢驗新教學方法是否比傳統(tǒng)教學方法更有效，顯著性水平為0.05。在這個例子中，我們需要使用t檢驗來比較兩個獨立樣本的中位數(shù)。首先，我們需要計算兩個樣本的均值和標準差。然后，我們需要計算t統(tǒng)計量，這可以通過以下公式計算：t=(x1-x2)/sqrt((s1^2/n1)+(s2^2/n2))其中，x1和x2是兩個樣本的均值，s1和s2是兩個樣本的標準差，n1和n2是兩個樣本的大小。計算出的t統(tǒng)計量與t分布表中的臨界值進行比較，以確定是否拒絕原假設。4.假設我們正在檢驗一個新教學方法是否比傳統(tǒng)教學方法更有效。我們隨機抽取了100名學生，其中50人使用新教學方法，50人使用傳統(tǒng)教學方法。新教學方法組的中位數(shù)為85，標準差為8；傳統(tǒng)教學方法組的中位數(shù)為80，標準差為10。使用t檢驗，檢驗新教學方法是否比傳統(tǒng)教學方法更有效，顯著性水平為0.05。在這個例子中，我們需要使用t檢驗來比較兩個獨立樣本的中位數(shù)。首先，我們需要計算兩個樣本的均值和標準差。然后，我們需要計算t統(tǒng)計量，這可以通過以下公式計算：t=(x1-x2)/sqrt((s1^2/n1)+(s2^2/n2))其中，x1和x2是兩個樣本的均值，s1和s2是兩個樣本的標準差，n1和n2是兩個樣本的大小。計算出的t統(tǒng)計量與t分布表中的臨界值進行比較，以確定是否拒絕原假設。五、論述題（本部分共2小題，每小題15分，共30分。請根據(jù)題目要求，詳細回答問題。）1.論述假設檢驗在統(tǒng)計學中的重要性，并舉例說明其在實際問題中的應用。假設檢驗在統(tǒng)計學中的重要性在于，它提供了一種系統(tǒng)的方法來檢驗關于數(shù)據(jù)的假設。通過假設檢驗，我們可以確定我們的結(jié)論是基于數(shù)據(jù)還是基于隨機性。假設檢驗在實際問題中的應用非常廣泛，例如在醫(yī)學研究中，我們可以使用假設檢驗來檢驗新藥是否比現(xiàn)有藥物更有效。在市場研究中，我們可以使用假設檢驗來檢驗新廣告是否比現(xiàn)有廣告更有效。在工程領域，我們可以使用假設檢驗來檢驗新設計是否比現(xiàn)有設計更有效。2.論述回歸分析在統(tǒng)計學中的重要性，并舉例說明其在實際問題中的應用?；貧w分析在統(tǒng)計學中的重要性在于，它可以幫助我們理解兩個或多個變量之間的關系。通過回歸分析，我們可以預測一個變量的值，基于另一個或多個變量的值?；貧w分析在實際問題中的應用非常廣泛，例如在經(jīng)濟學中，我們可以使用回歸分析來預測房價，基于房屋的大小、位置和其他因素。在醫(yī)學研究中，我們可以使用回歸分析來預測疾病的發(fā)展，基于患者的年齡、性別和其他因素。在市場研究中，我們可以使用回歸分析來預測銷售額，基于廣告支出、價格和其他因素。本次試卷答案如下一、單項選擇題1.A解析：在假設檢驗中，我們通常關注的是第一類錯誤，即拒絕原假設時犯的錯誤，也就是假陽性錯誤。2.A解析：標準誤差是隨著樣本量的增大而減小的，所以當樣本量增大時，標準誤差會發(fā)生變化。t值和p值都會受到樣本量的影響，而假設檢驗的效力（即正確拒絕原假設的概率）會隨著樣本量的增大而提高。3.B解析：在雙尾檢驗中，如果p值小于顯著性水平，這意味著觀測到的數(shù)據(jù)與原假設的差異非常大，不足以用隨機性來解釋，因此我們應該拒絕原假設。4.B解析：第二類錯誤是指我們接受了原假設，但實際上原假設是錯誤的，也就是假陰性錯誤。在這個例子中，新藥的效果實際上更好，但我們的檢驗卻未能檢測出來，這正是第二類錯誤的定義。5.C解析：在方差分析中，我們通常假設誤差項的方差相等，這稱為同方差性假設。這是進行方差分析的基本假設之一，如果這個假設不滿足，方差分析的結(jié)果可能會不準確。6.B解析：當說一個檢驗是“精確的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的，也就是說，如果我們多次進行相同的檢驗，我們得到的結(jié)果應該是相似的。7.B解析：在回歸分析中，如果自變量的系數(shù)是負數(shù)，這意味著自變量對因變量有負向影響，即自變量增加時，因變量會減少。8.A解析：當說一個檢驗是“穩(wěn)健的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果不受異常值的影響。這意味著即使數(shù)據(jù)中存在一些極端值，檢驗的結(jié)果仍然應該是可靠的。9.A解析：在進行假設檢驗時，如果p值大于顯著性水平，這意味著觀測到的數(shù)據(jù)與原假設的差異不足以用隨機性來解釋，因此我們應該接受原假設。10.D解析：當說一個檢驗是“有效的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響。這意味著無論我們選擇什么樣的顯著性水平，檢驗的結(jié)果都應該是相同的。11.C解析：在進行方差分析時，我們通常假設誤差項的分布是正態(tài)的。這是進行方差分析的基本假設之一，如果這個假設不滿足，方差分析的結(jié)果可能會不準確。12.A解析：當說一個檢驗是“無偏的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果總是正確的。這意味著檢驗的結(jié)果不受任何因素的影響，總是能夠正確地反映數(shù)據(jù)的真實情況。13.C解析：在回歸分析中，如果自變量的系數(shù)是零，這意味著自變量與因變量之間沒有關系，即自變量對因變量的影響為零。14.B解析：當說一個檢驗是“一致的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的，也就是說，如果我們多次進行相同的檢驗，我們得到的結(jié)果應該是相似的。15.D解析：在進行假設檢驗時，如果p值非常接近顯著性水平，這意味著我們很難做出決定，因為觀測到的數(shù)據(jù)與原假設的差異非常接近我們設定的閾值，因此我們無法確定是否拒絕原假設。16.C解析：當說一個檢驗是“漸近的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果不受樣本大小的影響。這意味著無論樣本大小如何，檢驗的結(jié)果都應該是相同的。17.C解析：在進行方差分析時，我們通常假設誤差項的期望值相等。這是進行方差分析的基本假設之一，如果這個假設不滿足，方差分析的結(jié)果可能會不準確。18.A解析：當說一個檢驗是“合理的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果總是正確的。這意味著檢驗的結(jié)果不受任何因素的影響，總是能夠正確地反映數(shù)據(jù)的真實情況。19.A解析：在回歸分析中，如果自變量的系數(shù)是很大的正數(shù)，這意味著自變量對因變量有正向影響，即自變量增加時，因變量會增加。20.B解析：當說一個檢驗是“可靠的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的，也就是說，如果我們多次進行相同的檢驗，我們得到的結(jié)果應該是相似的。二、多項選擇題1.A,B,D,E解析：在進行假設檢驗時，我們通常需要考慮顯著性水平、樣本大小、檢驗統(tǒng)計量和檢驗效力等因素。顯著性水平是我們設定的閾值，用于決定是否拒絕原假設。樣本大小會影響我們的檢驗統(tǒng)計量和p值。檢驗統(tǒng)計量是我們用來檢驗假設的指標，而檢驗效力是正確拒絕原假設的概率。2.A,B解析：當說一個檢驗是“精確的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果總是正確的，或者檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的。這兩個選項都是“精確的”檢驗的定義。3.A,C解析：在進行方差分析時，我們通常假設因變量的方差相等，以及誤差項的方差相等。這兩個假設是進行方差分析的基本假設之一，如果這些假設不滿足，方差分析的結(jié)果可能會不準確。4.A,D解析：當說一個檢驗是“穩(wěn)健的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果不受異常值的影響，以及檢驗的結(jié)果不受假設條件的影響。這兩個因素都會影響檢驗的穩(wěn)健性。5.A解析：在進行假設檢驗時，如果p值大于顯著性水平，我們應該接受原假設。這意味著觀測到的數(shù)據(jù)與原假設的差異不足以用隨機性來解釋，因此我們應該接受原假設。6.B,D解析：當說一個檢驗是“有效的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的，以及檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響。這兩個因素都會影響檢驗的有效性。7.A,C解析：在進行方差分析時，我們通常假設因變量的分布是正態(tài)的，以及誤差項的分布是正態(tài)的。這兩個假設是進行方差分析的基本假設之一，如果這些假設不滿足，方差分析的結(jié)果可能會不準確。8.A,D解析：當說一個檢驗是“無偏的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果總是正確的，以及檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響。這兩個因素都會影響檢驗的無偏性。9.C解析：在回歸分析中，如果自變量的系數(shù)是零，這意味著自變量與因變量之間沒有關系，即自變量對因變量的影響為零。10.B,D解析：當說一個檢驗是“一致的”時，我們指的是檢驗的結(jié)果在重復實驗中是一致的，以及檢驗的結(jié)果不受顯著性水平的影響。這兩個因素都會影響檢驗的一致性。三、簡答題1.假設檢驗的基本步驟包括：提出原假設和備擇假設；選擇一個顯著性水平；計算檢驗統(tǒng)計量；根據(jù)檢驗統(tǒng)計量計算出p值；將p值與顯著性水平進行比較，如果p值小于顯著性水平，拒絕原假設；如果p值大于顯著性水平，接受原假設。2.第一類錯誤是指我們拒絕了原假設，但實際上原假設是正確的，也就是假陽性錯誤。第二類錯誤是指我們接受了原假設，但實際上原假設是錯誤的，也就是假陰性錯誤。這兩類錯誤之間的關系是，如果我們減小第一類錯誤的概率，那么第二類錯誤的概率就會增加，反之亦然。這是因為我們的決策空間變窄了，我們更難拒絕原假設。3.在進行方差分析時，需要假設誤差項的方差相等，這是因為我們的檢驗統(tǒng)計量（如F值）是基于這一假設計算的。如果誤差項的方差不相等，我們的檢驗統(tǒng)計量可能會不準確，從而導致錯誤的結(jié)論。這種假設也稱為同方差性假設。4.回歸分析是一種統(tǒng)計方法，用于研究兩個或多個變量之間的關系。它可以幫助我們理解一個變量如何隨另一個變量變化。回歸分析在統(tǒng)計學中的重要性在于，它可以幫助我們預測一個變量的值，基于另一個或多個變量的值。例如，我們可以使用回歸分析來預測房價，基于房屋的大小、位置和其他因素。5.在進行假設檢驗時，需要考慮樣本大小，因為樣本大小會影響我們的檢驗統(tǒng)計量和p值。通常，樣本越大，我們的檢驗統(tǒng)計量就越準確，p值就越可靠。這是因為較大的樣本提供了更多的信息，從而減少了抽樣誤差。此外，較大的樣本也增加了我們檢測到真實效應的能力，即增加了檢驗的效力。四、計算題1.在這個例子中，我們需要使用t檢驗來比較兩個獨立樣本的中位數(shù)。首先，我們需要計算兩個樣本的均值和標準差。然后，我們需要計算t統(tǒng)計量，這可以通過以下公式計算：t=(x1-x2)/sqrt((s1^2/n1)+(s2^2/n2))其中，x1和x2是兩個樣本的均值，s1和s2是兩個樣本的標準差，n1和n2是兩個樣本的大小。計算出的t統(tǒng)計量與t分布表中的臨界值進行比較，以確定是否拒絕原假設。2.在這個例子中，我們需要使用t檢驗來比較兩個獨立樣本的中位數(shù)。首先，我們需要計算兩個樣本的均值和標準差。然后，我們需要計算