所谓明显程度指的是在停止统计揣摸时，假如打算掉掉落的统计量的值比某个设定的阈值愈加极端，就会得出该打算成果是明显的。
平日设定的阈值是5%或1%程度，意味着假如不雅察到的差别呈现的概率低于这个阈值，我们就可能拒绝零假设，认为两个或多个样本的差别是实在存在的。
明显程度的设定标准与研究范畴、研究目标跟研究数据本身的特点有关，偶然也须要结合现真相况停止调剂。
明显程度指的是在统计学中，在停止假设测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抉择的相信度跟假设测验的范例。
当研究样本所得成果的p值小于明显程度时，就可能拒绝原假设而接收备选假设，即成果有明显性差别。
须要留神的是，明显程度绝非绝对实在，而是一个在必定相信程度下的成果。
明显性程度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。
明显性是对差其余程度而言的,程度差别阐明惹起变化的原因也有差别:一类是前提差别,一类是随机差别。 它是在停止假设测验时事先断定一个可容许的作为断定界线的小概率标准。
明显性程度是统计学顶用来断定测验成果的有效性的不雅点，平日表示为α值或p值。
它代表着在统计测验中，把可能的偏差的可能性降落到多少，即当测验成果表现为有效时，可能认为它们是实在存在的。
一般来说，α值越小，测验成果越坚固；而p值越小，测验成果也越坚固。一般来说，α程度跟p值都应当低于0.05，才干被认为是明显的。