significance level是什么意思，significance level的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

例句

专业解析

显著性水平（Significance Level）是统计学假设检验中的核心概念，指研究者事先设定的、用于判断样本结果是否具有统计显著性的概率阈值。它代表了当原假设（H₀）为真时，错误拒绝原假设的最大允许概率（即第一类错误），通常用符号 α（alpha）表示。其数学定义为：

$$ alpha = P(text{拒绝} H_0 | H_0 text{为真}) $$

核心要点解析：

1. 决策阈值作用

   显著性水平是判断p值是否达到"统计显著"的标准。若p值 ≤ α（例如p ≤ 0.05），则拒绝原假设，认为结果具有统计显著性。该标准由研究者根据领域规范预先设定（国际标准ISO 3534-1:2006）。

2. 常用取值与含义

   • α = 0.05：最广泛使用的阈值，表示有5%的风险错误拒绝真实原假设。
   • α = 0.01：更严格的标准，用于降低第一类错误风险（如医学或工程安全领域）。
   • α = 0.10：适用于探索性研究或容忍较高错误率的场景。

3. 与p值的区别

   p值是根据样本数据计算出的"支持原假设的证据强度"，而α是预先设定的决策门槛。p值 < α仅表明在给定阈值下结果显著，但不直接反映效应大小或实际重要性（美国统计协会声明，2016）。

学术与实践意义

在科学研究中，α的选择需权衡两类错误风险：α过低（如0.01）可能增加第二类错误（漏检真实效应），α过高（如0.10）则可能增加假阳性结论。工程和质量管理领域常采用α=0.05作为过程控制的基准。

权威来源：

• 国际统计术语标准：ISO 3534-1:2006 定义链接
• 美国统计协会(ASA)关于p值的声明：原文链接
• Montgomery, D. C. (2019). 工程统计学（第9版）. Wiley. 教材页

网络扩展资料

"Significance level"（显著性水平）是统计学中假设检验的核心概念，通常用符号$alpha$表示，代表研究者允许的第一类错误（Type I error）概率。其定义为：当原假设（$H_0$）实际为真时，错误地拒绝原假设的最大可接受概率。

核心要点：

1. 作用
   显著性水平用于判断样本数据是否足够“极端”以拒绝原假设。如果计算出的$p$-value小于等于$alpha$，则拒绝$H_0$，认为结果具有统计显著性。

2. 常见取值
   通常取$alpha = 0.05$（5%）或$alpha = 0.01$（1%），取决于研究领域对错误的容忍度。例如，医学研究可能采用更严格的$alpha = 0.01$以降低假阳性风险。

3. 与$p$-value的关系

   • $p$-value是实际观测到的数据与原假设一致的概率。
   • 当$p leq alpha$时，拒绝原假设；否则保留原假设。

4. 两类错误权衡
   降低$alpha$（如从0.05改为0.01）会减少第一类错误（误拒真$H_0$），但可能增加第二类错误（未拒绝假$H_0$）。实践中需根据研究后果平衡两类风险。

示例：

若检验新药有效性时设$alpha = 0.05$，计算得$p = 0.03$，则拒绝“药物无效”的原假设，结论具有统计显著性。若$p = 0.07$，则无法拒绝原假设。

注意：

• $alpha$需在实验前设定，避免事后调整导致结论偏差。
• 显著性不等同于实际重要性（需结合效应量综合判断）。

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