t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。此法先建立（）假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的（）（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。

两样本平均数比较作t检验时，分别取以下检验标准，以()所犯第二类错误的概率最小。 两样本均数比较的t检验目的在于检验两样本均数差别是否等于0（） 单样本t检验的原理是：若在总体平均数为μ0的假设总体中（）抽到，判定（）与μ0有差异。 样本平均数的可靠性与样本的大小（） 用来检验两个大样本（样本容量大于30）的平均数之间差异的显著性的参数检验技术是（） 在进行平均数差异显著性检验时，相关样本指的是什么样本？独立样本又是什么样本？ 两个样本平均数的差异显著性检验，“不显著”意味着（） 在大样本平均数差异的显著性检验中，当 Z>=2.58 时，说明（） t检验是对两个样本均数是否相等进行假设检验是方法之一（） 所有可能样本平均数的平均数，等于总体平均数 所有可能的样本平均数的平均数，等于总体平均数。() 样本平均数的抽样平均误差实质上是（）,它反映了样本平均数与总体平均数之间的（）。   通常样本的平均数的标准误差越少，则样本平均数与总体群平均数的差异就越（），样本平均数的可靠性就越（） 总体平均数和样本平均数之间的关系是： 两大样本均数的比较可以用μ检验来代替t检验是因为 对两个以上平均数两两之间的差异检验为什么不能进行t检验? 在大样本平均数差异的显著性检验中，当Z≥2. 58时，说明() 在大样本平均数差异的显著性检验中，当Z≥2. 58时，说明（） 总体方差不齐时两独立样本均数的比较可以根据资料的样本量大小选用校正t检验或z检验。 两样本均数比较的t检验，其目的是检验