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如何判断显著性水平
"相关结果约100,000,000个
可以用具体数值「P值」去量化样本的异常性，然后与「显著性水平」进行比较，对样本的异常程度作出客观的判断。 02 显著性水平. 先提出一对假设。 如下： 原假设 H0： 长沙男性身高均值「μ1」与哈尔滨男性身高均值「μ2」相等。 即「μ1=μ2」
显著性水平是数学界约定俗成的，一般有α =0.05,0.025.0.01这三种情况。 代表着显著性检验的结论错误率必须低于5%或2.5%或1%（统计学中，通常把在现实世界中发生几率小于5%的事件称之为"不可能事件"）。 通常 α值选取为0.05（即5％）作为显著性的门槛，但不同实验敏感度要求不同。 在某些领域的研究当中，可以提高显著性的门槛，诸如药物测试或精密仪器制造等等，对于这些领域，可能选取0.01更为合适。 由于 置信度 = 1-α（％），因此如果α值为0.05，那么达到此门槛的测试统计结果置信度就为95％。 P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。 P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。
如何确定假设检验的显著性水平？ 1%、5%、10%显著，这是统计学中常见的三个显著水平。 在研究中，我们常常需要判断一个结果是否具有显著性，也就是说，是否可以排除随机性的干扰，从而认为这个结果是真实存在的。 当我
确定显著性水平：通常显著性水平设定为0.05，但也可以根据研究需求设定为其他值。 得到p值：利用检验统计量，从相应的分布表中找到对应的p值。
显著性水平（significance level）是一个预设的概率水平，用于判断一个结果是否可以归因于随机变化还是实际效应。 显著性水平通常用符号α（alpha）表示。
现在我们将添加显著性水平α和P值，这是我们需要的决策工具。 我们将使用这些工具来检验以下假设： 原假设：总体均值等于假设均值（260）。 备择假设：总体均值与假设均值不同（260）。 一、 什么是显著性水平α ？
基本概念：显著性检验的核心在于p值（显著性水平），通常设定为0.05，即结果有95%的可信度。 常用方法：根据数据类型选择合适的方法，比如t检验用于比较两个样本均值的差异，卡方检验用于分类数据的独立性检验。
本文围绕统计学中的数据分析方法展开，介绍了参数说明、显著性水平、置信区间等概念。 详细阐述了假设检验，包括参数检验（F检验、t检验、Z检验）和非参数检验（卡方检验、秩和检验）。
要评估统计显著性，请检查检验的 p 值。 如果 p 值小于指定的显著性水平 α（通常为 0.10、0.05 或 0.01），则可以声明差值在统计意义上显著并否定检验的原假设。
假设检验运用了 小概率原理，事先确定的作为判断的界限，即允许的小概率的标准，称为显著性水平。 如果根据 命题 的原假设所计算出来的 概率 小于这个标准，就拒绝原假设；大于这个标准则不拒绝原假设。