如何选择适合自己研究的显著性水平？

选择适合自己研究的显著性水平可以考虑以下几个方面：
 
一、研究目的和性质
 
1. 探索性研究：
- 如果研究处于探索阶段，主要目的是发现新的现象或趋势，对结果的确定性要求相对较低。此时可以选择一个相对较高的显著性水平，如 0.1。这样可以增加发现潜在关系的机会，即使存在一定的错误拒绝原假设的风险。
- 例如，在市场调研的早期阶段，尝试了解消费者对新产品的初步反应，可能会使用较高的显著性水平来快速筛选出有潜力的方向。
2. 验证性研究：
- 对于验证性研究，通常需要更严格的证据来支持结论。此时应选择较低的显著性水平，如 0.05 或 0.01。这样可以降低错误地接受实际上不成立的假设的风险，确保结果的可靠性。
- 例如，在药物临床试验中，需要严格验证新药物的有效性和安全性，通常会采用较低的显著性水平。
 
二、研究领域的惯例
 
1. 参考同领域研究：
- 不同的研究领域可能有不同的习惯和标准。可以查阅所在领域的相关文献，了解该领域通常使用的显著性水平。如果没有特殊原因，遵循领域内的惯例可以使你的研究结果更容易与其他研究进行比较和交流。
- 例如，在心理学领域，很多研究使用 0.05 的显著性水平；而在物理学等一些精确科学领域，可能会使用更低的显著性水平。
2. 行业标准和规范：
- 某些行业可能有特定的标准或规范来确定显著性水平。例如，在金融领域的风险评估中，可能会根据监管要求或行业最佳实践来选择显著性水平，以确保决策的可靠性。
 
三、错误类型的权衡
 
1. 第一类错误和第二类错误的影响：
- 如前所述，降低显著性水平可以减少第一类错误（错误地拒绝原假设）的概率，但会增加第二类错误（错误地接受原假设）的概率。需要考虑两种错误类型对研究结果的影响程度。
- 如果第一类错误的后果比较严重，例如可能导致错误的决策或资源浪费，那么应选择较低的显著性水平。反之，如果第二类错误的后果更严重，可能需要选择较高的显著性水平以降低第二类错误的概率。
2. 实际后果考虑：
- 考虑研究结果的实际应用和后果。如果错误的结论可能带来重大的经济损失、安全风险或社会影响，那么应选择更严格的显著性水平。
- 例如，在工程设计中，如果对材料强度的估计错误可能导致结构的安全隐患，就需要选择较低的显著性水平来确保结论的可靠性。
 
四、样本大小和效应大小
 
1. 样本大小：
- 一般来说，样本量越大，统计检验的效力越高，即更容易检测到实际存在的差异。在大样本情况下，可以选择较小的显著性水平，因为即使标准更严格，也有较高的概率检测到真实的差异。
- 相反，在小样本情况下，统计检验的效力较低，为了提高发现差异的可能性，可以选择较大的显著性水平。但需要注意的是，小样本情况下得出的结论可能不太可靠，需要谨慎解释。
2. 效应大小：
- 如果预期的效应大小较大，即研究变量之间的差异比较明显，那么可以选择较小的显著性水平。因为在这种情况下，即使标准严格，也有较大的概率检测到差异。
- 如果效应大小较小，可能需要选择较高的显著性水平，以增加发现差异的机会。但同时要注意，效应大小较小时，即使结果在统计上显著，实际意义可能也不大。
 
五、可重复性考虑
 
1. 后续研究和验证：
- 如果希望研究结果能够被后续研究重复验证，那么选择较低的显著性水平可以增加结果的可信度和可重复性。这样可以避免一些偶然因素导致的虚假结果，使研究结论更加可靠。
- 例如，在基础科学研究中，为了确保研究结果的稳定性和可重复性，通常会采用较低的显著性水平。
2. 多组比较和多重检验：
- 如果研究中涉及多个组的比较或进行多次检验，需要考虑多重检验的问题。随着检验次数的增加，错误拒绝原假设的概率也会增加。在这种情况下，可以采用更严格的显著性水平调整方法，如 Bonferroni 校正等，以控制总体的错误率。