成组设计的方差分析中，若处理因素无作用，则理论上A、F>1B、F 成组设计的方差分析中，若处理因素无作用，则理论上A、F>1B、FC、F=0D、F=1E、以上均正确
根据样本数据推断总体时，如果虚无假设正确，但被拒绝。这类错误被称为A．α型错误 B．β型错误 C．H0型错误 D．H1型错误
在论文报告中，通常采用“显著”来表示拒绝虚无假设。()
当计算得到的t统计量落入了临界区域后，得出()A、拒绝虚无假设B、接受虚无假设C、拒绝备责假设D、以上都不对
拒绝虚无假设时犯的错误是()错误,接受虚无假设时犯的错误是()错误。
如果计算出来的t值的绝对值比临界值大，那么拒绝备择假设，接受虚无假设。()
成组设计的方差分析中,若处理因素无作用,则理论上A.F1B.F1C.F=0SX 成组设计的方差分析中，若处理因素无作用，则理论上A.F1B.F1C.F=0D.F=1E.以上均正确
在方差分析中所用的检验的拒绝域的临界值来自( )。A.正态分布B.C.t分布D.F分布
成组设计方差分析中，若处理因素无作用，理论上应有( )。A.F=0B.F＞1C.F＜1.96D.F=1E.F＜1
若F检验统计量近似等于l，说明()A.组间方差中不包含系统因素的影响B.组间方差中包含系统因素的影响C.方差分析中应拒绝原假设D.方差分析中应不拒绝原假设
在通过方差分析回答多组样本均数所代表的总体均数是否相同时，无效假设HE.总体参数相同，如果F值等于或大于设定的显著性水平(a)对应的F界值，则( )。A.拒绝无效假设H。B.接受备择假设HiC.拒绝备择假设H1D.接受无效假设H。E.重新设定α值
方差分析的首先进行检验的是A.综合虚无假设B.部分虚无假设C.综合对立假设D.部分对立假设
方差分析的主要任务是检验（ ）A.综合虚无假设B.部分虚无假设C.组间虚无假设D.组内虚无假设
若检验统计量F近似等于1，说明（ ）A.组间方差中不包含系统因素的影响B.组间方差中包含系统因素的影响C.方差分析中应拒绝原假设D.方差分析中应接受原假设
在统计决策中，把虚无假设不真实却未被拒绝的错误称为（）A、“真实”错误B、I型错误C、Ⅱ型错误D、“拒真”错误
如果检验结果为拒绝原假设，若我们想进一步分析影响情况，则要采用方差分析中的（）。
在方差分析中，进行多重比较的前提是（）。A、拒绝原假设B、不拒绝原假设C、可以拒绝原假设也可以不拒绝原假设D、各样本均值相等
在方差分析中，如果拒绝原假设，则意味着所检验的各总体均值之间全部相等。
在统计假设检验中，如果计算的检验统计量没有进入危机域，则说明（）A、不是小概率事件B、是小概率事件C、应拒绝虚无假设D、应接受备择假设
在假设检验中，α型错误也称为（）A、小概率事件B、接受原假设所犯的错误C、拒绝备择假设所犯的错误D、拒绝虚无假设所犯的错误
如果方差分析中的统计量F值为1，则表明系统性差异较大。
若检验统计量F=近似等于1，说明（）A、组间方差中不包含系统因素的影响B、组内方差中不包含系统因素的影响C、组间方差中包含系统因素的影响D、方差分析中应拒绝原假设E、方差分析中应接受原假设
方差分析中，若F＜1，则不必查F表，即可确定P＞0.05，应接受H0。
方差分析中的F统计量是决策的根据，一般说来（）A、F值越大，越有利于拒绝原假设接受备选假设B、F值越大，越有利于接受原假设拒绝备选假设C、F值越小，越有利于拒绝原假设接受备选假设D、F值越小，越不利于接受原假设拒绝备选假设
单选题方差分析的主要任务是检验（ ）。A综合虚无假设B部分虚无假设C组间虚无假设D组内虚无假设
单选题在方差分析中，进行多重比较的前提是（）。A拒绝原假设B不拒绝原假设C可以拒绝原假设也可以不拒绝原假设D各样本均值相等