概念:估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α表示 1-α 为置信度或置信水平,其表明了区间估计的可靠性 统计假设检验也称为显著性检验,即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。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...
显著性水平是在进行统计检验时,我们所能容忍的最大错误概率,即当原假设实际上为真时,错误地拒绝这一假设的概率或风险,通常用α表示,且常取值为0.05或0.01。它是我们在统计决策中衡量结论准确性和对犯错误容忍程度的重要标准。 以下是关于显著性水平的详细解释: 一、显著性水平的定义 ...
显著性，又称统计显著性（Statistical significance）， 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。我们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...
显著性水平的确定 显著性水平通常在进行假设检验之前设定，并且这个值取决于研究的性质和研究者对于犯第一类错误的容忍程度。常见的显著性水平有：- α = 0.01（1%）- α = 0.05（5%）- α = 0.10（10%）在很多科学研究中，α = 0.05 是一个常用的标准，意味着研究者愿意接受5%的风险来错误地拒绝原...
显著性水平（Significance Level），通常用α表示，是在假设检验中拒绝原假设时犯第一类错误（即假阳性错误，错误地拒绝了实际上正确的原假设）的最大可接受概率。常用的显著性水平有0.10、0.05、0.01等。显著性水平与置信水平密切相关，置信水平=1-α。例如，当显著性水平α=0.05时，对应的置信水平为95%。假...
1. 选择显著性水平:在开始假设检验前,研究者通常要选择一个显著性水平。最常见的显著性水平是0.05和0.01,分别对应5%和1%的错误率。这个选择反映了研究者对犯第一类错误的容忍程度。 2. 确定检验统计量:根据数据的类型和研究设计,研究者会选择适当的统计检验,如t检验、F检验等,并计算出相应的检验统计量。 3. 计...
决策标准:在假设检验中,如果计算得到的P值(检验统计量对应的累积概率)小于或等于显著性水平,那么研究者会拒绝原假设,认为结果具有统计学意义。 显著性水平的常见值: 0.05:这是最常用的显著性水平,意味着研究者愿意接受5%的错误拒绝真实原假设的风险。 0.01:更严格的标准,意味着研究者愿意接受1%的错误拒绝真实原假设...
显著性水平,是估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α表示。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… 关注话题 管理 分享 百科 讨论 ...
显著性水平是指在假设检验中,拒绝原假设的最小概率。通常情况下,显著性水平设置为0.05或0.01,这意味着如果检验统计量的值在5%或1%的极端情况下出现,我们会拒绝原假设。显著性水平用α表示。 置信水平和显著性水平之间的关系可以概括为:置信水平+显著性水平=1。这意味着,如果我们选择一个较高的置信水平(例如99%)...