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2023-01-08
1.概念与意义
在假设检验中,显著性水平(Significant level,用α表示)的确定是至关重要的问题。
显著性水平a,是在原假设成立时,检验统计量值落在某个极端区域的概率值。因此,若取α= 0.05,如果计算出的p值小于α ,则可认为原假设是一个不可能发生的小概率事件。当然,如果真的发生了,则犯错误的可能性为5%。显然,显著性水平反映了拒绝某一原假设时所犯错误的可能性,或者说,α是指拒绝了事实上正确的原假设的概率。
2.显著性水平a,取多大才合适?
显著性水平α值一般在进行假设检验前由研究者根据实际的需要确定。
常用的取值是0.05,0.01及0.1。
对于前者,相当于在原假设事实上正确的情况下,研究者接受这一假设的可能性为95%;对于中间者,则研究者接受事实上正确的原假设的可能性为99%;后者,接受的可能性为90%。一般最常用的0.05和0.01,医学类大多采用0.01。
显然,降低α值可以减少拒绝原假设的可能性。因此,在报告统计分析结果时,必须给出α值。
3.SPSS中的实际应用
显著性水平a值表现为SPSS在数据结果中输出的Sig值。假设检验运用了小概率原理,事先确定的作为判断的界限,即允许的小概率的标准,称为显著性水平,它把概率分布分为两个区间:拒绝区间,接受区间。
SPSS和SAS等统计软件常用*号表示显著性水平的程度,通常一个*号表示0.1的显著水平,两个* *表示0.05的显著水平。
(整理自互联网/数据小兵)
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