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所谓显著水平指的是在进行统计推断时，如果计算得到的统计量的值比某个设定的阈值更加极端，就会得出该计算结果是显著的。
通常设定的阈值是5%或1%水平，意味着如果观测到的差异出现的概率低于这个阈值，我们就可以拒绝零假设，认为两个或多个样本的差异是真实存在的。
显著水平的设定标准与研究领域、研究目的和研究数据本身的特性有关，有时也需要结合实际情况进行调整。
显著水平指的是在统计学中，在进行假设检验时所设定的一个特定阈值，该阈值的大小取决于研究者所选择的置信度和假设检验的类型。
当研究样本所得结果的p值小于显著水平时，就能够拒绝原假设而接受备选假设，即结果有显著性差异。
需要注意的是，显著水平绝非绝对真实，而是一个在一定置信水平下的结果。
显著性水平是指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,一类是随机差异。 它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。
显著性水平是统计学中用来判断检验结果的有效性的概念，通常表示为α值或p值。
它代表着在统计检验中，把可能的误差的可能性降低到多少，即当检验结果显示为有效时，可以认为它们是真实存在的。
一般来说，α值越小，检验结果越可靠；而p值越小，检验结果也越可靠。一般来说，α水平和p值都应该低于0.05，才能被认为是显著的。