1樓：納令香生
顯著性水平是估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，用α表示。顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，一類是隨機差異。
它是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。
顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小於給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異。
對顯著水平的理解必須把握以下二點：
1、顯著性水平不是一個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。
2、統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。
2樓：慕菀雪宸
顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小於給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異。
對顯著水平的理解必須把握以下二點：
1、顯著性水平不是一個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。
2、統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。
3樓：達耘濤禽婕
顯著性檢驗介紹：
顯著性檢驗就是事先對總體(隨機變數)的引數或總體分佈形式做出一個假設，然後利用樣本資訊來判斷這個假設(備則假設)是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做的假設與總體真實情況之間不一致所引起的。
顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是"小概率事件實際不可能性原理"來接受或否定假設。
抽樣實驗會產生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果(平均數或率)的不同就作出結論，而是要進行統計學分析，鑑別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。
統計學中的顯著性水平α和p分別是什麼意思？請詳細解答，謝謝~
4樓：禾鳥
1、顯著性水平是估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，用α表示。
顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，二類是隨機差異，是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。
2、p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數，也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。
p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理就有理由拒絕原假設，p值越小，拒絕原假設的理由越充分。
總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要根據p值的大小和實際問題來解決。
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顯著性水平的理解：
顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小於給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。
事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異 。對顯著水平的理解必須把握以下二點：
1、顯著性水平不是一個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。
2、統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。
5樓：餘浩
顯著性水平α在統計學中叫做犯第一類錯誤的大小，第一類錯誤就是原假設是對的，但是被拒絕的概率，我們一般把這個顯著性水平α定為0.05。
假設有個檢驗統計量是f,然後把樣本資料代入f可以算出一個值記為f,那麼p值就是在原假設成立的條件下p(f>f)這個概率大小，如果p值小於給定的顯著性水平α我們就拒絕原假設，否則不拒絕。
什麼是顯著性水平它對假設檢驗法
6樓：箕農登雅柔
顯著性水平是估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，用α表示。顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，一類是隨機差異。
它是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。
7樓：
拿u檢驗來講，假設檢驗是這樣的p=1-α
就是說要以1-α的「絕大多數情況」保證統計量大於，或者小於，或者是等於總體的某個均值或者方差，檢驗發現合適，就通過原假設。拒絕了，就接受備選假設
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