显著水平

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,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。

假设检验是围绕对原假设内容的审定而展开的。如果原假设正确我们接受了(同时也就拒绝了备择假设),或原假设错误我们拒绝了(同时也就接受了备择假设),这表明我们作出了正确的决定。但是,由于假设检验是根据样本提供的信息进行推断的,也就有犯错误的可能。

有这样一种情况,原假设正确,而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示,统计上把α称为假设检验中的显著性水平 [1] ,也就是决策中所面临的风险

α表示原假设为真时,拒绝原假设的概率。

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 为置信度置信水平,其表明了区间估计的可靠性 [1] 

显著性水平假设检验中的一个概念,是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值,必须在每一次统计检验之前确定,通常取α=0.05或α=0.01。这表明,当作出接受原假设的决定时,其正确的可能性(概率)为95%或99%。

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