统计学中的显著性水平α和P分别是什么意思？请详细解答，谢谢~
1、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，二类是随机差异，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。
2、P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。
P值（P
value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料
显著性水平的理解：
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个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。
事件属于接受区间，原假设成立而无显著性差异；事件属于拒绝区间，拒绝原假设而认为有显著性差异
。对显著水平的理解必须把握以下二点：
1、显著性水平不是一个固定不变的数值，依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。
2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。
参考资料来源：百度百科-P值
参考资料来源：百度百科-显著性水平
显著性水平与P 值有何区别
1、定义不同
显著性水平：显著性水平是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。
P值：p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。
2、理解不同
显著性水平：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个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。
P值：P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
3、结论不同
显著性水平是人为规定的(一般会取0.05,亦有0.01等其他值)。P值是根据实验结果计算得出的。
参考资料来源：百度百科-显著性水平
参考资料来源：百度百科-P值
