T-test检验中的P，α理解

1.一些统计学知识：

显著性水平：α，原假设H0成立时，发生的小概率事件的概率。如果H0真的成立，进行一次实验，小概率事件基本不会发生。如果发生了，我会想为什么我做一次实验就会变成小概率事件呢，小概率只有0.05啊，还是拒绝原假设吧。

假设成立时所犯错误的风险等于显著性水平（仅仅是数值上相等），假设成立时所犯错误的风险就是假如假设是对的，我做了很多很多次实验，但是有那么几次不符合预期，这个几次就是风险。做手术成功率是99%，那么1%就是风险。

置信水平：1-α

p：与试验结果相符合的概率，p值越大，越可以认为能接收原假设。

（p值可以理解为概率，表示发生某件事的概率大小）。

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