統計學 - 統計顯著性

統計顯著性意味著統計實驗或檢驗的結果並非隨機發生，而是可以歸因於某些原因。結果的統計顯著性可能是強或弱的，對於高度依賴研究工作的行業（如保險、製藥、金融、物理等）非常重要。

統計顯著性有助於選擇樣本資料，以便人們可以判斷檢驗的結果或結果是現實的，而不是由隨機原因引起的。

統計學家通常透過抽樣誤差來制定統計顯著性的程度。通常，5% 的抽樣誤差是可以接受的。樣本量也很重要，因為它應該是代表性樣本，而不是非常大的樣本，考慮到大型樣本容易出錯。

顯著性水平

將事件視為統計顯著的水平稱為顯著性水平。統計學家使用稱為p值的檢驗統計量來獲得統計顯著性。如果事件的p值低於特定水平，則該事件被認為具有統計顯著性。p值是資料樣本的標準差和均值的函式。p值是證明統計檢驗的結果是偶然發生還是由於某種抽樣誤差發生的事件的機率。換句話說，它是統計檢驗失敗的風險。p值的相反是置信水平，即1 - p值。

如果結果的p值為5%，則表示該結果的置信水平為95%。