两组均服从双变量正态分布的资料分别进行总体相关系数rho是否为0的假设检验，第一组资料相关系数r_1检验结果PA. 两组资料的两变量间关系密切程度不一样B. 两组资料的两变量间关系密切程度一样C. 很难说哪一组资料的两变量间关系密切程度更大D. 第一组资料两变量间关系密切程度比第二组大E. 第二组资料两变量间关系密切程度比第一

本题考查对相关系数假设检验结果与变量间关系密切程度的理解。解题的关键在于明确假设检验的$P$值意义以及它与相关系数大小（即变量间关系密切程度）之间的区别。

1. 明确$P$值的意义

在对总体相关系数$\rho$是否为$0$进行假设检验时，$P$值是在原假设$H_0:\rho = 0$成立的条件下，出现当前样本统计量以及更极端情况的概率。

• 当$P \lt 0.01$时，拒绝原假设$H_0$，接受备择假设$H_1:\rho\neq 0$，说明有很强的统计学证据表明两变量之间存在线性相关关系。
• 当$0.01 \lt P \lt 0.05$时，同样拒绝原假设$H_0$，接受备择假设$H_1:\rho\neq 0$，也表明两变量之间存在线性相关关系，但统计学证据的强度相对较弱。

2. 分析$P$值与相关系数大小的关系

$P$值大小主要用于判断是否拒绝原假设，即判断两变量之间是否存在线性相关关系，而不能直接用来比较两组资料中两变量间关系的密切程度。相关系数$r$的绝对值大小才反映两变量间关系的密切程度，$|r|$越接近$1$，关系越密切；$|r|$越接近$0$，关系越不密切。

3. 结合本题情况

本题仅给出了两组资料的$P$值范围，并没有给出相关系数$r_1$和$r_2$的具体值，所以无法根据$P$值来判断哪一组资料的两变量间关系密切程度更大。