1樓：網友
為什麼要進行顯著性檢驗，有什麼意義？
在統計推斷中，假設檢驗是用樣本數芹察據檢驗關於總體引數的某個結論，假設檢驗的方法雖然很多，但是這些方法的思想都大致一樣，最常用的就是「小概率原理」的角度提出的顯著性檢驗，也就是小概率事件在一次實驗中基本不會發生，如果發生了，就會得出事件的發生並非偶然的證據。
1）建立假設。
一般先建立某個引數或想想的零假設（h0），要檢驗的結論一般稱為零假設或者原假設，原假設一般是研究目標的對立結論，研究目標一般是研究者希望得到的結論，比如想要驗證兩種藥物**某疾病是否顯著，希望得到顯著，則原假設就為兩種藥物**某疾病沒有差異。
2）檢驗。檢驗包括蒐集資料和選擇分析方法，一般通過實驗或者隨機抽樣，蒐集相關資料，選擇分析方法進行實驗。
3）p值。檢驗p值，在此檢驗下得到p值，即在零假設的情況下得到乙個p值，考慮p值對零假設的意義，得出拒絕或者不能拒絕零假設的結論。
一般在嫌槐茄假設檢驗中，p值取值0~1之間，但是其實質表示的是改了吧，臨界值由事先給定的顯著性水平a相應的部分表得到的數值，如果最後p值由於臨界值是基於顯著性水平查表得到的數值，而顯著性水平a通常又是事先給定的，所以臨界值是不隨抽樣資料變化而變化的，但是最後如果p值針對p值可以利用spssau快速得到：
2樓：薔祀
進行顯著性檢驗進行顯著性檢驗是為了消除錯誤。
通常情況下，α水平屬於第一類錯誤。第一類錯誤是零假設為真卻被錯誤拒絕的概率。第二類錯誤(是零假設為誤卻被錯誤接受的概率或是研究假設為真卻被拒絕的概率。
如果p值小於某個事先確定的水平，理論上則拒絕零假設，反之，如果p值大於某個事先確定的水平，理論上則不拒絕零假設。
相關的顯著性取決於樣本量和相關係數的大小，樣本量越大，相關辯虧係數越大，顯著性就越高，即就越不可能是碰巧發生的。舉個例子：某個地方兩次失竊，均出現了某個人並不意味著這人是小偷。
但是羨核，二十次失竊時有十二次均出現了這個人，說明這個人是小偷嫌疑就很大了。
碰巧在十幾次失竊處出現這個人的機率大概只有幾百分之一。由此可見，做科研時為了證明某乙個理論推測，就得重複做實驗很多次來驗證才能作為結論，即讓樣本量達到一定的數才能使結論更加可靠。
顯著性檢驗的結果是什麼
3樓：一條魚的命運
在作結論時，應確實描述方向性（例如顯著大於或顯著小於）。sig值通常用 p> 表示差異性不顯著；顯著性差異是統計學（statistics）上對資料差異性的評價。通常情況下，實驗結果達到水平或水平，才可以說資料之間具備了差異顯著或是極顯著。
當資料之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的資料不是來自於同一總體（population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的資料是來自不同實驗物件的。
一些一般能力測驗中，大學學歷被尺塌虛試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗物件造成了根本性狀改變，因而前測後測的資料會有顯著性差異。
為什麼要進行顯著性檢驗?
4樓：橘說娛樂
原因：在對實際現象進行分析時，往往是利用樣本資料計算相關係數作為總體相關係數的估計值，但由於樣本相關係數具有一定的隨機性，它能否說明總體的相關程度往往同樣本容量有一定關係。當樣本容量很小時，計算出的不一定能反映總體的真實相關關係，而且，當總體不相關時，利用樣本資料計算出的也不一定等於零，有時還可能較森沒大，這就會產生虛假相關現象。
為判斷樣本相關係數對總體相關程度的代表性，需要對相關係數進行顯著性檢驗。若在統計上是顯著的，說明它可以作為總體相關程度的代表值，否則不能作為總體相關程度的代表值。
顯著性檢驗（significance test）就是事先對總體（隨機變數）的引數或總體分佈形式做出乙個假設，然後利攔虛用樣本資訊來判斷這個假設（備則假設）是否合此衡納理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做的假設與總體真實情況之間不一致所引起的。 顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是「小概率事件實際不可能性原理」來接受或否定假設。
為什麼要進行顯著性檢驗？
5樓：科普小星球
進行顯著性檢驗的原因是為了進一步檢測科學實驗中實驗組與對照組之間是否確實有非偶然因素導致的差異，消除第一類錯誤和第二類錯誤。
進行顯著性檢驗，可以通過p值判斷結果是否具有統計學意義，排除實驗組與對照組的結果差異是有偶然或隨機因素造成的，進一步確定是由於對實驗做了特定處理引起的，從而消除 第一類錯誤和第二橋敬雀類錯誤。其中第一類和第二類錯誤是指：
1、通常情況下，α水平就是第一類錯誤。第一類錯誤是零假設為真卻被錯誤拒絕的概率。
2、第二類錯誤是零假設為誤卻被錯誤接受的概率或是研究假設為真卻被拒絕的概率。
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