统计学中的“显著性水平”究竟为什么要叫“显著性水平”呢
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发布时间：2024-10-21 15:48
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时间：2024-11-03 16:51
显著性水平在统计学中指的是人为设定的阈值，用以判断研究结果是否具有统计学意义。这个阈值通常用希腊字母α表示，值通常为0.05，即5%。显著性水平的设定是主观的，但0.05已是业界较为普遍的宽松标准。p值则是指在零假设成立的情况下，观察到当前数据结果的概率。
p值是一个连续的概率值，其大小取决于数据的实际分布，无法人为调整。比如，假设抛掷一枚普通硬币一万次，结果全部为正面朝上，这个可能性极其微小，说明零假设（即硬币是公平的）很可能不成立。
显著性水平α则是人为设定的决策界值，当p值小于α时，我们推断研究结果具有统计学意义，即拒绝零假设。反之，则接受零假设。这一过程实质上是一个二元判断过程，缺乏严谨性，仅作为辅助判断工具。尽管如此，0.05已是最宽松的显著性水平标准之一，近年来有学者建议调整为0.005。
显著性水平之所以被称为“显著性水平”，其背后的含义需从多个角度理解。首先，它代表了决策过程中设定的显著程度标准，即在多大程度上认为结果具有统计学意义。其次，它反映了研究者对研究结果的期望值，以及对潜在误差的容忍度。最后，显著性水平体现了统计学中对概率的量化判断，即在给定概率水平下，是否能接受或拒绝零假设。
显著性水平的设定与p值的计算共同构成了统计推断的基础，二者相辅相成。显著性水平提供了判断基准，而p值则提供了数据支持。在实际应用中，报告精确的p值更为重要，以提供更准确的统计学证据。通过理解显著性水平与p值之间的关系，研究者可以更准确地评估研究结果的统计学意义，并在科学决策过程中发挥重要作用。
