显著性水平的显著性水平的理解
显著性水平的显著性水平的理解?？
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🪱🪢--🐺。
显著性水平并不是一成不变的数值🎉⛸————🐰🤫，它取决于我们对拒绝区间可能带来的风险的接受程度🌟🐰|_🌳😧。较低的显著性水平意味着我们需要更确凿的证据来拒绝原假设🦓🍄——🦅，但同时也会增加错误拒绝（即实际上原假设是正确的但我们错误地拒绝它）的风险🐬🐒——🦭。反之♦🐅--🦢，较高的显著性水平降低了这种风险🙊_😛，但可能增加错误接受（即实际上有差异有帮助请点赞🦒|_😔😪。
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🪱🪢--🐺。
显著性水平并不是一成不变的数值🎉⛸————🐰🤫，它取决于我们对拒绝区间可能带来的风险的接受程度🌟🐰|_🌳😧。较低的显著性水平意味着我们需要更确凿的证据来拒绝原假设🦓🍄——🦅，但同时也会增加错误拒绝（即实际上原假设是正确的但我们错误地拒绝它）的风险🐬🐒——🦭。反之♦🐅--🦢，较高的显著性水平降低了这种风险🙊_😛，但可能增加错误接受（即实际上有差异有帮助请点赞🦒|_😔😪。
显著性水平是用来衡量统计假设检验中所设定的拒绝原假设的程度🌷🐟|*🦢。通常用α来表示😶🦋||♟，常见的显著性水平有0.05和0.01🥀🦎——-🐥。显著性水平的减小意味着将拒绝原假设的标准设置得更为苛刻🦖🤿|🎇🦏。当显著性水平减小时🐖🦎_☘️，对犯第二类错误的概率会增加😿🪄_-🥀。犯第二类错误是指在实际上原假设为假时⛅️|——🌈🤓，却未能拒绝原假设的错误🐈🐼--🎨。在假设检后面会介绍😢🌾——🐍🦢。
显著性水平一般在假设检验中😥_🦇🌟，p值取值0~1之间🥎|——🦚🐔，但是其实质表示的是改了吧😳——🌩🎁，临界值由事先给定的显著性水平a 相应的部分表得到的数值🏸|_🐣🎾，如果最后p值<a则称为统计上是显著的😅👹-😇，否则就被认为统计上不显著🦋😝|*🐑。由于临界值是基于显著性水平查表得到的数值⚾🐾|😭🕸，而显著性水平a通常又是事先给定的🪳——🤗，所以临界值是不到此结束了？🦩🌚——|🐉🐤。
显著性水平是什么意思??？
1🦜🌛|🌾🥀、统计学显著性检验😋|*🦚，当显著性水平α取0.05时☘️🎈-_🦢🦕，P>0.05为“不显著”🍃🌟__🐽🦇；P<=0.05为“显著”🥌🐃_-🦨🎣。P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小🦍🐈-🃏。P值越小🐨||🐏🤤，越有理由认为对比事物间存在差异🐌-|🐇🦢。例如🌜-🌴🤿，单侧检验显著性水平0.05对应的标准正态分布的分位数为1.645,而双侧检验的标准正态分布的0等我继续说😑🎄__😳。.
置信水平告诉我们🐃🤨-_😼，在一定概率下🦠😬|-🌈，我们的样本结果符合总体模型的概率🦑*|🦍。而显著性水平🥎🦏——🤢，则是我们在拒绝零假设时所设定的最低标准🤖🐌-_🐈🐌。当样本结果落入显著性水平范围内🦡|🐫，这表明有足够证据怀疑H0的真实性😿_🛷🦬，但我们还需要小概率原理作为支撑🎈🎨-🌵，即在大量独立重复实验中🎗🙈|🎋🦋，偶然发生的低概率事件😗🐩_🦖🪱。假设我们的显著性水平设为好了吧😮😷——|🌜🐥！
什么是显著性水平??？
我们要求更强的证据来拒绝原假设🏏🦦——|🎿🪢，因此可能会错过一些实际上是真实的效应或关联🐈_🧶🐖。因此🦧🍃_😨，减小显著性水平可以减少犯第一类错误的概率🐹🐝|_🦌，但会增加犯第二类错误的概率⚡️🏓_😹。在进行假设检验时🤭-|🦔🌏，选择适当的显著性水平需要权衡这两种错误的风险*🦃_🐺*，并根据研究的目的♟🀄|-🎟、资源和先前的研究结果来进行决策🌵🎨_☁️。
显著性水平🦣|_🍂，通常表示为α（alpha）🕊_——☺️🦙，是我们事先选择的🦣🌳|🎇🐋，用于决定当观察到的数据与原假设不一致时🕹-🦨💮，我们愿意承担第一类错误的最大概率🦫--😯🐉。常用的显著性水平有0.05🐷🐏|-🥎🎗、0.01等🃏_-🐃🦍，这些值分别对应于5%🐔🌳_🐯、1%的错误概率🙂-🤩🌹。具体来说🌜-🙀🌿，如果实验结果的P值（即在原假设为真的情况下🐞--🐁，得到当前观测结果或更极端情况的还有呢？
如何理解显著性水平和假设检验的显著性??？
在实际应用中🌓|🌸，我们需要根据研究的具体情况来选择显著性水平🌏-🧸♣。如果我们需要对结果进行高度确定🦏🐹_😀，那么可以选择1%的显著性水平🏓🐰——_🥏。如果我们可以容忍一定的错误率😅_🐃🎯，那么可以选择5%或10%的显著性水平🦆☘️|🐗。需要注意的是🐑🎄_|🎄🙊，显著性水平并不代表着结果的重要性🐹-🐥*。一个结果即使达到了1%的显著性水平🌳_😕，也并不一定具有实际意义🐉😓-🐸🌜。
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😯-——😁。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🍄🐳|🌿。