显著性水平 α

显著性水平！不能被认为是假设成立时所犯错误的风险！我们只能认为显著性水平的值=假设成立时所犯错误的风险，两者概念完全不一样，仅仅是数值相等而已。只需要把这个关系理清楚，就能搞明白这其中的困惑。---来自知乎阿华

那显著性水平到底是什么？见下图。这张图就清晰的展示了，一个总体模型是被分为置信水平和显著性水平两部分。那么我们可以认为置信水平是一个群体，显著性水平又是另一个群体，而且这两个群体是有显著性差异的（显著性差异意味着这是两个群体，不能归属于一个群体）。当我们的样本或者实验结果，落在了置信水平，我们认为该样本属于置信水平的总体，也就是h0成立时的模型；当我们的样本或者实验结果落在了显著性水平，那么我们认为这个样本与h0模型是有显著性差异的，有了显著性差异之后，根据h0h1是属于完全事件原理，这个样本就只能属于h1成立的总体。

但是上述一切的基础都是小概率事件，也就是一次事件发生时，刚好出现小概率事件，这时候就可以认为这个是错误的。所以我们就要拒绝原假设。

显著性水平就是这个小概率事件。我们首先假设h0成立，显著性水平为0.05，在此假设情况下，我们的样本或者实验结果却恰好落在了显著性水平内，那么我们就可以认为小概率事件发生了，毕竟该事件发生的概率不到5%。小概率事件一发生，我们就可以认为原假设是错误的。但是，这个时候的原假设一定错误吗？不一定。这个时候原假设依然有概率是正确的，而且这个概率就是小概率事件的概率，并且它又刚好和显著性水平所设置的值相等。也就是说因为这个小概率事件的发生，我们就要做出h0是错误的决策，但是实际上h0还是有小概率成立的。

最后做个总结就是，显著性水平和假设成立时所犯的风险是两个概念，只是他们的值相等而已。

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