[单项选择题]
某发动机厂由两家供应商提供零件，零件的长度是关键质量特性，且服从正态分布。欲了解长度的方差是否有显著差异，各收集了每家供应商的50个样品，进行等方差检验，结果如下：

则在95%的置信度下，以下结论正确的是：

A. 应该相信F检验的结论，认为二者方差有显著差异
B. 应该相信Levene检验的结论，认为二者方差无显著差异
C. 两种方法的结论既然矛盾，均不能相信，应另选一种统计检验方法重新检验
D. 两种方法的结论矛盾，说明此计算机软件有问题，应换另一种软件重新检验

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根据题干的意思，这是一个两个正态总体方差的假设检验，检验的目的是观察方差是否有显著性的差异。

题目中提及“服从正态分布”，这是F检验的前提条件。若是数据不服从正态分布，则不能使用F检验。

除了F检验，图中还给出了另一种检验方法：“Levene检验”，和F检验一样，都是检验方差是否有显著性差异的一种方法。

但是，图中给出的“F检验”与“Levene检验”却得出了不一样的结论。

我们都知道假设检验的第一步是先建立假设，根据题目的意思，建立假设：

H0：方差无显著差异，H1：方差有显著差异。

第二步是确定显著性水平，题目中也给出了95%的置信度，因此显著性水平a=0.05

其它的步骤不再需要我们计算，题目直接输出了结果，比如：

F检验：检验统计量0.52，p=0.023＜0.05，应该拒绝原假设H0，承认两者有显著性差异。

Levene检验：检验统计量2.77，p=0.099＞0.05，没有足够的理由拒绝原假设H0，承认两者无显著性差异。

看到这里，懵了没？两个检验方法的结论不一样，到底是该拒绝还是该没有足够的理由拒绝呢？

请记住一句话：“拒绝总是有理由的，拒绝的理由总是有力的”

这句话的意思是不管采用多少种检验方法，2种也好，20种也罢，只要有其中的任何一种统计检验方法拒绝了原假设H0，我们即判定“拒绝原假设H0，承认备择假设H1”。

因此，在这个题目里，F检验的结论是正确的，应该拒绝原假设H0，承认两者有显著性差异，正确答案：A

我们不要死记硬背答案，只要记住了红色字体的话，任何类似的题目都能迎刃而解。

在做假设检验的时候，还有一点需要注意，假设检验的结论比较的是什么？抽取的样本吗？

不是！

假设检验的结论比较是总体的特征，我们是用抽取的样本去计算，但推测、比较的是总体特征