关于显著性水平 和 P值_显著性水平与P 值有何区别
如果原假设正确（原假设也称无效假设），而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平。
显著性水平不是一个固定不变的数字，其越大，则原假设被拒绝的可能性愈大，原假设为真而被否定的风险也愈大。
它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α＝0.05或α＝0.01。这表明，（当做出拒绝原假设的决定时，其错误的可能性为α＝0.05或α＝0.01）当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性为0.95或0.99。
显著性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。
从某总体中抽样，其参数会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因：
⑴样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；
⑵样本不是从该总体抽出，所以有所不同。
下面的碰巧出现指的是：“统计出来的差异出现的原因是由于抽样差异导致” 事件
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；大于这个标准则接受原假设。
1、如果原假设正确（原假设也称无效假设），而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平。
显著性水平不是一个固定不变的数字，其越大，则原假设被拒绝的可能性愈大，原假设为真而被否定的风险也愈大。
2、显著性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。
显著性水平也属于P值，但是是人为规定的，作为试验中的P值（（1-C）/2）的对照依据
比如 一个实验中得出P值是0.05 那么此结果在0.01显著性水平下就不显著 而在0.1的显著性水平下就显著。。。而0.01还是0.1是人为规定的，视实验而定.
终于搞清楚了。 就是说，用算出p值去匹配显著性水平α，α不是算出来的，是人为给定的，一般小于等于0.05。 p如果小于选定的a，那么就是显著的有意义的。数据分析培训
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