什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思

显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。统计显著， 是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平，又叫概率水平，或者显著水平。

显著性的含义是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。假定控制了可能影响两个群体之间差异的所有其他因素，因此，余下的解释就是我们所推断的因素，而这个因素不能够100%保证，所以有一定的概率值。

它表示群体之间得以相互区别的能力。在统计假设检验中，公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平,对同一量，进行多次计量，然后算出平均值。

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显著性水平在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。事件属于接受区间，原假设成立而无显著性差异；事件属于拒绝区间，拒绝原假设而认为有显著性差异。

对显著水平的理解必须把握以下二点：

1、显著性水平不是一个固定不变的数值，依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。

2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。