显著水平怎么确定

显著水平（α）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。它表示当原假设（H0）为真时，拒绝原假设的概率。显著性水平的选择取决于研究者的风险承受能力和研究目的。以下是一些关于如何确定显著性水平的指导原则：

常用显著性水平

0.05（或5%）：这是最常见的显著性水平，意味着如果原假设为真，那么观测到的数据或更极端情况出现的概率是5%。这个水平通常用于大多数市场或社会调研项目，因为它是一个相对宽松的标准。

0.01（或1%）：这个显著性水平更为严格，意味着如果原假设为真，那么观测到的数据或更极端情况出现的概率是1%。它通常用于需要较高置信水平的情况，例如在医学研究中控制假阳性率。

0.1%（或0.001）：这是一个更为严格的显著性水平，意味着如果原假设为真，那么观测到的数据或更极端情况出现的概率是千分之一。它通常用于对结果要求极高的场合，例如某些高精度要求的实验或研究中。

选择显著性水平的原则

研究目的：如果研究问题对于实际应用或理论发展非常重要，可能需要选择较低的显著性水平，如0.01或0.001，以确保结论的可靠性。

样本量：当样本量较大时，即使效应量较小，也容易达到统计显著性。因此，在大样本情况下，可以选择较低的显著性水平来控制第一类错误（即错误地拒绝零假设）。

效应大小：效应量的大小也会影响显著性水平的选择。如果预期效应量较大，可以选择较高的显著性水平；反之，如果效应量较小，则应选择较低的显著性水平。

先验知识：在有些情况下，根据先验知识或文献中的标准，可以选择特定的显著性水平。例如，在某些科研领域可能存在特定的显著性水平标准。

显著性水平的计算

在进行假设检验时，通常需要查找标准正态分布表来确定给定显著性水平下的临界值。这个临界值用于判断检验统计量的观测值是否落入拒绝区间，从而决定是否拒绝原假设。

总结来说，显著性水平的确定需要综合考虑研究目的、样本量、效应大小以及先验知识等因素。选择合适的显著性水平有助于在保持科学严谨性的同时，避免过度拒绝原假设或错误地接受原假设。