【什么是显著性水平】在统计学中，显著性水平是一个重要的概念，用于判断实验或研究结果是否具有统计学意义。它帮助研究者决定是否拒绝原假设（null hypothesis）。显著性水平通常用符号“α”表示，是研究人员在进行假设检验时设定的一个阈值。
一、
显著性水平（Significance Level）是指在假设检验中，研究者事先设定的接受错误结论的概率上限。换句话说，它是拒绝原假设时所愿意承担的风险程度。常见的显著性水平有0.05（5%）、0.01（1%）和0.001（0.1%），其中0.05最为常见。
当p值小于或等于显著性水平时，研究者会认为结果具有统计学意义，并拒绝原假设；反之，则不能拒绝原假设。需要注意的是，显著性水平并不等同于结果的实际重要性，它只是衡量统计证据强度的一个指标。
二、表格对比
| 概念 | 定义 | 说明 |
| 显著性水平（α） | 研究者事先设定的拒绝原假设的临界概率 | 常见值为0.05、0.01、0.001 |
| p值 | 在原假设成立的前提下，观察到当前数据或更极端数据的概率 | 若p ≤ α，拒绝原假设 |
| 原假设（H₀） | 被检验的假设，通常表示无差异或无效应 | 通常是研究者想要反驳的假设 |
| 备择假设（H₁） | 与原假设对立的假设 | 表示存在差异或效应 |
| 统计显著性 | 结果是否在统计上具有意义 | 由p值与α比较决定 |
| 实际意义 | 结果在现实中的重要性 | 与统计显著性不同，需结合实际背景判断 |
三、注意事项
- 显著性水平的选择会影响研究的可信度和结果的解释。
- 过低的α可能导致无法发现真实效应（Ⅱ类错误）。
- 过高的α可能增加误判风险（Ⅰ类错误）。
- 不同领域对显著性水平的要求可能不同，例如医学研究通常采用更严格的α值。
通过合理设置和理解显著性水平，研究者可以更好地评估实验结果的可靠性，从而做出科学合理的决策。
