显著性水平-显著性水平,显著性,水平
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。统计显著， 是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平，又叫概率水平，或者显著水平。 显著性的含义是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。假定控制了可能影响两个群体之间差异的所有其他因素，因此，余下的解释就是我们所推断的因素，而这个因素不能够100%保证，所以有一定的概率值。 总的来说，它表示群体之间得以相互区别的能力。在统计假设检验中，公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平,对同一量，进行多次计量，然后算出平均值。 扩展资料 显著性水平在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。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。
统计学中的显著性水平α和P分别是什么意思？请详细解答，谢谢~
1、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。 显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，二类是随机差异，是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。 2、P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。 P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。 总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要根据P值的大小和实际问题来解决。 扩展资料 显著性水平的理解： 显著性水平是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。 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。 参考资料来源：百度百科-P值 参考资料来源：百度百科-显著性水平
什么是显著性水平，什么是置信水平
置信概率：一般用1-alpha表示，它是一个接近于1的概率值，表明你得到的置信区间包含真参数的概率。一般常取为95%或者90%或者99%。是预先取定的值。
显著性水平：一个预先取定的值，一般用alpha表示。跟置信概率恰好方向相反（加起来是1），在假设检验中表示在零假设成立下拒绝它所犯的一类错误的上界。在用p值检验时，如果p值比显著性水平小，就可以放心拒绝原假设。反之，不拒绝。
