2025年统计学期末考试题库：统计推断与假设检验原理与实践试题

2025年统计学期末考试题库：统计推断与假设检验原理与实践试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的。请将正确选项字母填在题后的括号内。）1.小明在课堂上随机抽取了50名学生的身高数据，想要推断整个年级学生的平均身高。这种统计方法属于（）。A.参数估计B.假设检验C.相关分析D.回归分析2.在进行假设检验时，如果原假设为真，但错误地拒绝了原假设，这种错误被称为（）。A.第一类错误B.第二类错误C.标准误差D.回归系数3.小红想要检验某种教学方法是否比传统方法更有效，她随机选择了100名学生，其中50人采用新方法，50人采用传统方法。这种检验方法属于（）。A.单样本t检验B.双样本t检验C.卡方检验D.方差分析4.在进行双样本t检验时，如果两个样本的方差相等，应该使用（）。A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.F检验D.方差齐性检验5.小李想要检验某种药物的疗效，他随机选择了100名病人，其中50人服用药物，50人服用安慰剂。这种检验方法属于（）。A.单样本t检验B.双样本t检验C.卡方检验C.方差分析6.在进行假设检验时，如果原假设为假，但错误地接受了原假设，这种错误被称为（）。A.第一类错误B.第二类错误C.标准误差D.回归系数7.小张想要检验某种教学方法是否比传统方法更有效，他随机选择了100名学生，其中50人采用新方法，50人采用传统方法。这种检验方法属于（）。A.单样本t检验B.双样本t检验C.卡方检验D.方差分析8.在进行双样本t检验时，如果两个样本的方差不相等，应该使用（）。A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.Welch'st检验D.方差齐性检验9.小王想要检验某种药物的疗效，他随机选择了100名病人，其中50人服用药物，50人服用安慰剂。这种检验方法属于（）。A.单样本t检验B.双样本t检验C.卡方检验D.方差分析10.在进行假设检验时，如果原假设为真，但错误地拒绝了原假设，这种错误被称为（）。A.第一类错误B.第二类错误C.标准误差D.回归系数11.小赵想要检验某种教学方法是否比传统方法更有效，他随机选择了100名学生，其中50人采用新方法，50人采用传统方法。这种检验方法属于（）。A.单样本t检验B.双样本t检验C.卡方检验D.方差分析12.在进行双样本t检验时，如果两个样本的方差相等，应该使用（）。A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.F检验D.方差齐性检验13.小李想要检验某种药物的疗效，他随机选择了100名病人，其中50人服用药物，50人服用安慰剂。这种检验方法属于（）。A.单样本t检验B.双样本t检验C.卡方检验D.方差分析14.在进行假设检验时，如果原假设为假，但错误地接受了原假设，这种错误被称为（）。A.第一类错误B.第二类错误C.标准误差D.回归系数15.小王想要检验某种教学方法是否比传统方法更有效，他随机选择了100名学生，其中50人采用新方法，50人采用传统方法。这种检验方法属于（）。A.单样本t检验B.双样本t检验C.卡方检验D.方差分析二、多项选择题（本大题共10小题，每小题2分，共20分。在每小题列出的五个选项中，有多项符合题目要求。请将正确选项字母填在题后的括号内。）1.在进行假设检验时，以下哪些因素会影响检验的功效？（）A.样本量B.显著性水平C.标准差D.原假设的真实性E.检验方法2.在进行双样本t检验时，以下哪些情况需要使用Welch'st检验？（）A.两个样本的方差相等B.两个样本的方差不相等C.样本量较小D.样本量较大E.数据服从正态分布3.在进行假设检验时，以下哪些是常见的错误类型？（）A.第一类错误B.第二类错误C.标准误差D.回归系数E.方差齐性4.在进行单样本t检验时，以下哪些情况适用？（）A.检验样本均值与已知总体均值是否显著差异B.检验样本均值与假设总体均值是否显著差异C.样本量较小D.样本量较大E.数据服从正态分布5.在进行假设检验时，以下哪些因素会影响检验的显著性水平？（）A.样本量B.显著性水平C.标准差D.原假设的真实性E.检验方法6.在进行双样本t检验时，以下哪些情况需要使用独立样本t检验？（）A.两个样本的方差相等B.两个样本的方差不相等C.样本量较小D.样本量较大E.数据服从正态分布7.在进行假设检验时，以下哪些是常见的错误类型？（）A.第一类错误B.第二类错误C.标准误差D.回归系数E.方差齐性8.在进行单样本t检验时，以下哪些情况适用？（）A.检验样本均值与已知总体均值是否显著差异B.检验样本均值与假设总体均值是否显著差异C.样本量较小D.样本量较大E.数据服从正态分布9.在进行假设检验时，以下哪些因素会影响检验的功效？（）A.样本量B.显著性水平C.标准差D.原假设的真实性E.检验方法10.在进行双样本t检验时，以下哪些情况需要使用配对样本t检验？（）A.两个样本的方差相等B.两个样本的方差不相等C.样本量较小D.样本量较大E.数据服从正态分布三、简答题（本大题共5小题，每小题4分，共20分。请将答案写在答题纸上。）1.请简述假设检验的基本步骤。在课堂上，我常常发现学生们对假设检验的步骤感到困惑，所以我会用生动的例子来解释。首先，我们要提出原假设和备择假设。原假设通常是“没有差异”或者“没有效果”，而备择假设则是我们想要证明的“有差异”或者“有效果”。比如说，如果我们想要检验一种新教学方法是否比传统方法更有效，原假设就是“新教学方法与传统教学方法的效果没有差异”，备择假设则是“新教学方法比传统教学方法更有效”。接下来，我们需要选择合适的检验统计量，并确定其分布。然后，我们要根据样本数据计算检验统计量的值，并找到对应的p值。最后，我们根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。这个过程就像侦探破案一样，我们需要收集证据（样本数据），然后根据证据来判断是否有足够的理由怀疑原假设。2.请简述单样本t检验和双样本t检验的区别。在讲授这部分内容时，我会用学生熟悉的例子来帮助理解。单样本t检验是用来检验样本均值与已知或假设的总体均值是否存在显著差异。比如说，我们想要检验某班级学生的平均身高是否与全国同年龄学生的平均身高有显著差异。这里我们只有一个样本，需要将其均值与已知或假设的总体均值进行比较。而双样本t检验则是用来检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。比如说，我们想要检验男生和女生的平均身高是否存在显著差异。这里我们有两个样本，需要比较它们的均值。单样本t检验只有一个样本数据，而双样本t检验有两个样本数据。这是它们最根本的区别。3.请简述第一类错误和第二类错误的含义。在课堂上，我会用一个实际的例子来解释第一类错误和第二类错误。比如说，我们正在检验一种新药是否比现有药物更有效。原假设是新药与现有药物效果相同，备择假设是新药比现有药物更有效。如果实际上新药效果相同，但我们错误地认为新药更有效，这就犯了一类错误，也称为“假阳性”。这种错误会让我们推出错误的结论，认为新药有效，但实际上它并不比现有药物更有效。而如果实际上新药更有效，但我们错误地认为新药效果相同，这就犯了第二类错误，也称为“假阴性”。这种错误会让我们错过一个有效的治疗方法。两类错误就像是在玩游戏，我们希望既能避免“冤枉好人”，又能不放过“坏人”。4.请简述效应量是什么，它在假设检验中有什么作用。在讲授效应量时，我会强调它的重要性。效应量是用来衡量假设检验中效应大小的指标，它告诉我们备择假设与原假设之间差异的大小。比如说，我们通过假设检验发现新教学方法比传统教学方法更有效，效应量就可以告诉我们这种有效的程度有多大。效应量越大，说明新教学方法比传统教学方法越有效。效应量在假设检验中的作用非常重要，它可以帮助我们更好地理解检验结果的实际意义。仅仅知道p值很小，并不能告诉我们这种差异的实际重要性，而效应量可以告诉我们。比如说，p值可能很小，说明新教学方法与传统教学方法的效果有显著差异，但如果效应量很小，说明这种差异实际上并不重要，我们可能不需要改变教学方法。效应量就像是我们量尺，它帮助我们衡量差异的大小。5.请简述方差分析的基本原理。在课堂上，我会用学生熟悉的例子来解释方差分析的基本原理。方差分析是用来检验多个总体均值是否存在显著差异的统计方法。它的基本原理是将总的变异分解为组内变异和组间变异。组内变异是由于随机因素引起的，而组间变异则是由不同组别之间的差异引起的。如果组间变异显著大于组内变异，我们就认为不同组别之间的均值存在显著差异。方差分析就像是在分蛋糕，我们想知道不同组别的人是否得到了不同大小的蛋糕。我们首先测量每个人得到的蛋糕的大小，然后将这些大小进行统计，看看不同组别的人得到的蛋糕大小是否有显著差异。四、计算题（本大题共5小题，每小题6分，共30分。请将答案写在答题纸上。）1.某教师想要检验一种新的教学方法是否比传统方法更能提高学生的数学成绩。她随机选择了60名学生，其中30人采用新方法，30人采用传统方法。新方法组的平均成绩为85分，标准差为10分；传统方法组的平均成绩为80分，标准差为12分。请使用独立样本t检验，检验新方法是否比传统方法更能提高学生的数学成绩（显著性水平为0.05）。在讲授这道题时，我会先告诉学生，这道题是要我们使用独立样本t检验来检验新方法是否比传统方法更能提高学生的数学成绩。我们需要计算检验统计量的值，并找到对应的p值，然后根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我会逐步引导学生进行计算，并解释每一步的意义。首先，我们需要计算两个样本的均值差，即85分减去80分，得到5分。然后，我们需要计算两个样本的合并标准差，这个计算过程比较复杂，需要用到两个样本的方差和样本量。计算出来后，我们可以使用检验统计量公式，将均值差、合并标准差和样本量代入，计算出检验统计量的值。最后，我们需要根据检验统计量的值找到对应的p值，并与显著性水平进行比较，从而做出决策。2.某医生想要检验一种新的药物是否比现有药物更能降低患者的血压。他随机选择了50名高血压患者，其中25人服用新药，25人服用现有药物。新药组的平均血压为120mmHg，标准差为10mmHg；现有药物组的平均血压为130mmHG，标准差为12mmHg。请使用独立样本t检验，检验新药是否比现有药物更能降低患者的血压（显著性水平为0.05）。在讲授这道题时，我会先告诉学生，这道题是要我们使用独立样本t检验来检验新药是否比现有药物更能降低患者的血压。我们需要计算检验统计量的值，并找到对应的p值，然后根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我会逐步引导学生进行计算，并解释每一步的意义。首先，我们需要计算两个样本的均值差，即120mmHg减去130mmHg，得到-10mmHg。然后，我们需要计算两个样本的合并标准差，这个计算过程比较复杂，需要用到两个样本的方差和样本量。计算出来后，我们可以使用检验统计量公式，将均值差、合并标准差和样本量代入，计算出检验统计量的值。最后，我们需要根据检验统计量的值找到对应的p值，并与显著性水平进行比较，从而做出决策。3.某教师想要检验一种新的教学方法是否比传统方法更能提高学生的英语成绩。她随机选择了40名学生，其中20人采用新方法，20人采用传统方法。新方法组的平均成绩为90分，标准差为15分；传统方法组的平均成绩为85分，标准差为10分。请使用独立样本t检验，检验新方法是否比传统方法更能提高学生的英语成绩（显著性水平为0.05）。在讲授这道题时，我会先告诉学生，这道题是要我们使用独立样本t检验来检验新方法是否比传统方法更能提高学生的英语成绩。我们需要计算检验统计量的值，并找到对应的p值，然后根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我会逐步引导学生进行计算，并解释每一步的意义。首先，我们需要计算两个样本的均值差，即90分减去85分，得到5分。然后，我们需要计算两个样本的合并标准差，这个计算过程比较复杂，需要用到两个样本的方差和样本量。计算出来后，我们可以使用检验统计量公式，将均值差、合并标准差和样本量代入，计算出检验统计量的值。最后，我们需要根据检验统计量的值找到对应的p值，并与显著性水平进行比较，从而做出决策。4.某医生想要检验一种新的药物是否比现有药物更能降低患者的血糖。他随机选择了60名糖尿病患者，其中30人服用新药，30人服用现有药物。新药组的平均血糖为120mg/dL，标准差为20mg/dL；现有药物组的平均血糖为130mg/dL，标准差为25mg/dL。请使用独立样本t检验，检验新药是否比现有药物更能降低患者的血糖（显著性水平为0.05）。在讲授这道题时，我会先告诉学生，这道题是要我们使用独立样本t检验来检验新药是否比现有药物更能降低患者的血糖。我们需要计算检验统计量的值，并找到对应的p值，然后根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我会逐步引导学生进行计算，并解释每一步的意义。首先，我们需要计算两个样本的均值差，即120mg/dL减去130mg/dL，得到-10mg/dL。然后，我们需要计算两个样本的合并标准差，这个计算过程比较复杂，需要用到两个样本的方差和样本量。计算出来后，我们可以使用检验统计量公式，将均值差、合并标准差和样本量代入，计算出检验统计量的值。最后，我们需要根据检验统计量的值找到对应的p值，并与显著性水平进行比较，从而做出决策。5.某教师想要检验一种新的教学方法是否比传统方法更能提高学生的化学成绩。她随机选择了50名学生，其中25人采用新方法，25人采用传统方法。新方法组的平均成绩为88分，标准差为14分；传统方法组的平均成绩为82分，标准差为16分。请使用独立样本t检验，检验新方法是否比传统方法更能提高学生的化学成绩（显著性水平为0.05）。在讲授这道题时，我会先告诉学生，这道题是要我们使用独立样本t检验来检验新方法是否比传统方法更能提高学生的化学成绩。我们需要计算检验统计量的值，并找到对应的p值，然后根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我会逐步引导学生进行计算，并解释每一步的意义。首先，我们需要计算两个样本的均值差，即88分减去82分，得到6分。然后，我们需要计算两个样本的合并标准差，这个计算过程比较复杂，需要用到两个样本的方差和样本量。计算出来后，我们可以使用检验统计量公式，将均值差、合并标准差和样本量代入，计算出检验统计量的值。最后，我们需要根据检验统计量的值找到对应的p值，并与显著性水平进行比较，从而做出决策。本次试卷答案如下一、单项选择题答案及解析1.A参数估计是指用样本的统计量来估计总体的参数，例如用样本均值来估计总体均值。在这个例子中，小明通过抽取50名学生的身高数据来推断整个年级学生的平均身高，正是运用了参数估计的方法。假设检验则是通过样本数据来判断关于总体的某个假设是否成立，与题目描述不符。2.A第一类错误是指在原假设为真的情况下，错误地拒绝了原假设，也称为“假阳性”。在假设检验中，我们设定一个显著性水平，如果检验统计量的p值小于这个显著性水平，我们就拒绝原假设。但有时即使原假设是真的，由于随机抽样的偶然性，也可能得到一个较小的p值，从而错误地拒绝了原假设，这就是第一类错误。3.B双样本t检验适用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。在这个例子中，小红随机选择了100名学生，其中50人采用新方法，50人采用传统方法，这两个样本是独立的，她想要检验两种教学方法的效果差异，正是双样本t检验的应用场景。4.A独立样本t检验适用于两个样本的方差相等的情况。在进行双样本t检验之前，需要检验两个样本的方差是否相等。如果方差相等，即方差齐性，应该使用独立样本t检验。如果方差不相等，则需要使用Welch'st检验或其他方法。5.B双样本t检验适用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。在这个例子中，小李随机选择了100名病人，其中50人服用药物，50人服用安慰剂，这两个样本是独立的，他想要检验药物的疗效，正是双样本t检验的应用场景。6.B第二类错误是指在原假设为假的情况下，错误地接受了原假设，也称为“假阴性”。在假设检验中，如果原假设实际上是假的，但由于样本量不足或检验统计量不够显著，我们可能无法拒绝原假设，从而犯了第二类错误。7.B与第3题解析相同，小红通过比较两种教学方法对100名学生的影响，属于双样本t检验。8.CWelch'st检验适用于两个样本的方差不相等的情况。当两个样本的方差不相等时，独立样本t检验的结果可能不准确，此时应使用Welch'st检验来处理数据。9.B与第5题解析相同，小李通过比较药物组和安慰剂组100名病人的疗效，属于双样本t检验。10.A与第1题解析相同，第一类错误是指在原假设为真的情况下，错误地拒绝了原假设。11.B与第3题解析相同，赵老师通过比较两种教学方法对100名学生的影响，属于双样本t检验。12.A与第4题解析相同，独立样本t检验适用于两个样本的方差相等的情况。13.B与第5题解析相同，小李通过比较药物组和安慰剂组100名病人的疗效，属于双样本t检验。14.B与第6题解析相同，第二类错误是指在原假设为假的情况下，错误地接受了原假设。15.B与第3题解析相同，王老师通过比较两种教学方法对100名学生的影响，属于双样本t检验。二、多项选择题答案及解析1.ABCDE影响检验的功效的因素包括样本量、显著性水平、标准差、原假设的真实性和检验方法。样本量越大，检验的功效越高；显著性水平越高，检验的功效越高；标准差越小，检验的功效越高；原假设越接近真，检验的功效越高；不同的检验方法也会影响检验的功效。2.BCDWelch'st检验适用于两个样本的方差不相等的情况。样本量的大小和是否服从正态分布会影响检验方法的选择，但不是影响Welch'st检验的因素。两个样本的方差相等时，应使用独立样本t检验。3.AB第一类错误和第二类错误是假设检验中常见的错误类型。标准误差是衡量样本统计量离散程度的指标，回归系数是回归分析中的参数，方差齐性是进行某些检验的前提条件，它们与错误类型无关。4.ABDE单样本t检验适用于检验样本均值与已知或假设的总体均值是否存在显著差异。样本量的大小、是否服从正态分布以及检验的目的都会影响是否适用单样本t检验。如果样本量较小且数据不服从正态分布，可能需要使用非参数检验方法。5.ABDE影响检验的显著性水平的因素包括样本量、显著性水平、标准差、原假设的真实性和检验方法。样本量、显著性水平和检验方法的选择都会影响检验的显著性水平。6.ABDE独立样本t检验适用于两个独立样本的均值是否存在显著差异。两个样本的方差是否相等、样本量的大小、是否服从正态分布以及检验的目的都会影响是否适用独立样本t检验。如果方差不相等，应使用Welch'st检验。7.AB与第3题解析相同，第一类错误和第二类错误是假设检验中常见的错误类型。8.ABDE与第4题解析相同，单样本t检验适用于检验样本均值与已知或假设的总体均值是否存在显著差异。样本量的大小、是否服从正态分布以及检验的目的都会影响是否适用单样本t检验。9.ABCDE与第1题解析相同，影响检验的功效的因素包括样本量、显著性水平、标准差、原假设的真实性和检验方法。10.BCD配对样本t检验适用于比较同一组对象在两种不同条件下的均值是否存在显著差异。两个样本的方差是否相等、样本量的大小以及是否服从正态分布会影响是否适用配对样本t检验。如果两个样本的方差相等，应使用独立样本t检验。三、简答题答案及解析1.假设检验的基本步骤包括：提出原假设和备择假设；选择合适的检验统计量，并确定其分布；根据样本数据计算检验统计量的值，并找到对应的p值；根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。这个过程中，我们需要收集样本数据，进行统计计算，并根据统计结果做出判断。这个过程就像侦探破案一样，我们需要收集证据（样本数据），然后根据证据来判断是否有足够的理由怀疑原假设。2.单样本t检验和双样本t检验的区别在于检验的对象和目的不同。单样本t检验是用来检验样本均值与已知或假设的总体均值是否存在显著差异，它只有一个样本数据。而双样本t检验则是用来检验两个独立样本的均值是否存在显著差异，它有两个样本数据。单样本t检验关注的是样本与总体的差异，而双样本t检验关注的是两个样本之间的差异。这是它们最根本的区别。3.第一类错误是指在原假设为真的情况下，错误地拒绝了原假设，也称为“假阳性”。这种错误会让我们推出错误的结论，认为存在差异或效果，但实际上并不存在。比如说，我们通过假设检验发现新教学方法比传统教学方法更有效，但实际上两种教学方法的效果是相同的，这就是犯了一类错误。第二类错误是指在原假设为假的情况下，错误地接受了原假设，也称为“假阴性”。这种错误会让我们错过一个有效的治疗方法或措施，因为我们没有发现它们之间的差异或效果。比如说，我们通过假设检验发现新教学方法与传统教学方法的效果没有显著差异，但实际上新教学方法更有效，这就是犯了第二类错误。两类错误就像是在玩游戏，我们希望既能避免“冤枉好人”，又能不放过“坏人”。4.效应量是用来衡量假设检验中效应大小的指标，它告诉我们备择假设与原假设之间差异的大小。比如说，我们通过假设检验发现新教学方法比传统教学方法更有效，效应量就可以告诉我们这种有效的程度有多大。效应量越大，说明新教学方法比传统教学方法越有效。效应量在假设检验中的作用非常重要，它可以帮助我们更好地理解检验结果的实际意义。仅仅知道p值很小，并不能告诉我们这种差异的实际重要性，而效应量可以告诉我们。比如说，p值可能很小，说明新教学方法与传统教学方法的效果有显著差异，但如果效应量很小，说明这种差异实际上并不重要，我们可能不需要改变教学方法。效应量就像是我们量尺，它帮助我们衡量差异的大小。5.方差分析的基本原理是将总的变异分解为组内变异和组间变异。组内变异是由于随机因素引起的，它反映了样本内部的差异。组间变异则是由不同组别之间的差异引起的，它反映了不同组别之间的差异。如果组间变异显著大于组内变异，我们就认为不同组别之间的均值存在显著差异。方差分析就像是在分蛋糕，我们想知道不同组别的人是否得到了不同大小的蛋糕。我们首先测量每个人得到的蛋糕的大小，然后将这些大小进行统计，看看不同组别的人得到的蛋糕大小是否有显著差异。如果组间变异显著大于组内变异，说明不同组别的人得到的蛋糕大小有显著差异，反之则说明没有显著差异。四、计算题答案及解析1.解析：这道题是要我们使用独立样本t检验来检验新方法是否比传统方法更能提高学生的数学成绩。我们需要计算检验统计量的值，并找到对应的p值，然后根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。步骤1：提出原假设和备择假设。原假设：新方法与传统方法的效果没有差异。备择假设：新方法比传统方法更有效。步骤2：计算检验统计量的值。首先，我们需要计算两个样本的均值差，即85分减去80分，得到5分。然后，我们需要计算两个样本的合并标准差，这个计算过程比较复杂，需要用到两个样本的方差和样本量。计算出来后，我们可以使用检验统计量公式，将均值差、合并标准差和样本量代入，计算出检验统计量的值。步骤3：找到对应的p值。根据检验统计量的值，我们可以找到对应的p值。步骤4：做出决策。根据p值与显著性水平的大小关系，如果p值小于显著性水平，我们就拒绝原假设，认为新方法比传统方法更有效；如果p值大于显著性水平，我们就不拒绝原假设，认为没有足够的证据认为新方法比传统方法更有效。2.解析：与第1题解析相同，这道题是要我们使用独立样本t检验来检验新药是否比现有药物更能降低患者的血压。我们需要计算检验统计量的值，并找到对应的p值，然后根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。步骤1：提出原假设和备择假设。原假设：新药与现有药物的效果没有差异。备择假设：新药比现有药物更有效。步骤2：计算检验统计量的值。首先，我们需要计算两个样本的均值差，即120mmHg减去130mmHg，得到-10mmHg。然后，我们需要计算两个样本的合并标准差，这个计算过程比较复杂，需要用到两个样本的方差和样本量。计算出来后，我们可以使用检验统计量公式，将均值差、合并标准差和样本量代入，计算出检验统计量的值。步骤3：找到对应的p值。根据检验统计量的值，我们可以找到对应的p值。步骤4：做出决策。根据p值与显著性水平的大小关系，如果p值小于显著性水平，我们就拒绝原假设，认为新药比现有药物更有效；如果p值大于显著性水平，我们就不拒绝原假设，认为没有足够的证据认为新药比现有药物更有效。3.解析：与第1题解析相同，这道题是要我们使用独立样本t检验来检验新方法是否比传统方法更能提高学生的英语成绩。我们需要计算检验统计量的值，并找到对应的p值，然后根据p值与显著性水平的大小关系，做出拒绝或不拒绝原假设的决策。步