significance level是什麼意思，significance level的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

例句

專業解析

顯著性水平（Significance Level）是統計學假設檢驗中的核心概念，指研究者事先設定的、用于判斷樣本結果是否具有統計顯著性的概率阈值。它代表了當原假設（H₀）為真時，錯誤拒絕原假設的最大允許概率（即第一類錯誤），通常用符號 α（alpha）表示。其數學定義為：

$$ alpha = P(text{拒絕} H_0 | H_0 text{為真}) $$

核心要點解析：

1. 決策阈值作用

   顯著性水平是判斷p值是否達到"統計顯著"的标準。若p值 ≤ α（例如p ≤ 0.05），則拒絕原假設，認為結果具有統計顯著性。該标準由研究者根據領域規範預先設定（國際标準ISO 3534-1:2006）。

2. 常用取值與含義

   • α = 0.05：最廣泛使用的阈值，表示有5%的風險錯誤拒絕真實原假設。
   • α = 0.01：更嚴格的标準，用于降低第一類錯誤風險（如醫學或工程安全領域）。
   • α = 0.10：適用于探索性研究或容忍較高錯誤率的場景。

3. 與p值的區别

   p值是根據樣本數據計算出的"支持原假設的證據強度"，而α是預先設定的決策門檻。p值 < α僅表明在給定阈值下結果顯著，但不直接反映效應大小或實際重要性（美國統計協會聲明，2016）。

學術與實踐意義

在科學研究中，α的選擇需權衡兩類錯誤風險：α過低（如0.01）可能增加第二類錯誤（漏檢真實效應），α過高（如0.10）則可能增加假陽性結論。工程和質量管理領域常采用α=0.05作為過程控制的基準。

權威來源：

• 國際統計術語标準：ISO 3534-1:2006 定義鍊接
• 美國統計協會(ASA)關于p值的聲明：原文鍊接
• Montgomery, D. C. (2019). 工程統計學（第9版）. Wiley. 教材頁

網絡擴展資料

"Significance level"（顯著性水平）是統計學中假設檢驗的核心概念，通常用符號$alpha$表示，代表研究者允許的第一類錯誤（Type I error）概率。其定義為：當原假設（$H_0$）實際為真時，錯誤地拒絕原假設的最大可接受概率。

核心要點：

1. 作用
   顯著性水平用于判斷樣本數據是否足夠“極端”以拒絕原假設。如果計算出的$p$-value小于等于$alpha$，則拒絕$H_0$，認為結果具有統計顯著性。

2. 常見取值
   通常取$alpha = 0.05$（5%）或$alpha = 0.01$（1%），取決于研究領域對錯誤的容忍度。例如，醫學研究可能采用更嚴格的$alpha = 0.01$以降低假陽性風險。

3. 與$p$-value的關系

   • $p$-value是實際觀測到的數據與原假設一緻的概率。
   • 當$p leq alpha$時，拒絕原假設；否則保留原假設。

4. 兩類錯誤權衡
   降低$alpha$（如從0.05改為0.01）會減少第一類錯誤（誤拒真$H_0$），但可能增加第二類錯誤（未拒絕假$H_0$）。實踐中需根據研究後果平衡兩類風險。

示例：

若檢驗新藥有效性時設$alpha = 0.05$，計算得$p = 0.03$，則拒絕“藥物無效”的原假設，結論具有統計顯著性。若$p = 0.07$，則無法拒絕原假設。

注意：

• $alpha$需在實驗前設定，避免事後調整導緻結論偏差。
• 顯著性不等同于實際重要性（需結合效應量綜合判斷）。

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