在假设检验问题中，原假设为H0，给定显著水平为α，则正确的是（ ）。 A. P(接受H0| H0不正确)＝1-α　 B. P(拒绝H0 | H0不正确)＝1-α C. P(拒绝H0| H0正确)＝α

在假设检验问题中，原假设为H0，给定显著水平为α，则正确的是（ ）。 A. P(接受H0| H0不正确)＝1-α　 B. P(拒绝H0 | H0不正确)＝1-α C. P(拒绝H0| H0正确)＝α D. P(接受H0| H0正确)＝α

假设检验中，显著性水平α的核心定义是原假设H₀为真时拒绝H₀的概率（即第一类错误“弃真”的概率），而第二类错误“取伪”（H₀为假时接受H₀）的概率用β表示。根据这一基本框架，各选项的正确性分析如下：

选项A“P(接受H₀| H₀不正确)＝1-α”描述的是H₀为假时接受H₀的概率，这属于第二类错误，其概率应为β而非1-α。因此A错误。

选项B“P(拒绝H₀ | H₀不正确)＝1-α”表示H₀为假时正确拒绝的概率，这一概率被称为检验功效（Power），其值为1-β。由于α与β并非互补关系（样本量固定时，α减小会导致β增大），1-β与1-α也不相等，故B错误。

选项C“P(拒绝H₀| H₀正确)＝α”直接对应第一类错误的定义：原假设为真时错误拒绝的概率，即显著性水平α本身。例如，当α=0.05时，意味着在H₀为真的情况下，有5%的概率错误地拒绝它，因此C正确。

选项D“P(接受H₀| H₀正确)＝α”混淆了接受H₀与拒绝H₀的概率。H₀为真时接受H₀是正确决策，其概率应为1-α（即1减去第一类错误概率），故D错误。

结论：正确答案为C。这一结论体现了假设检验的核心逻辑——通过控制α来限制“弃真”风险，同时需注意α与β的权衡关系（除非增加样本量，否则无法同时减小两类错误）。在实际应用中，研究者需根据问题背景选择合适的α值，例如医学试验中常取α=0.01以严格控制第一类错误风险。