假设检验显著性水平：什么意思、α的取值
在假设检验中，我们对控制犯第一类错误的概率α称为显著性水平（Level of Significance），即犯弃真错误的概率值。
α的选取要依据实际情况而定，一般可取0.01，0.05或者0.1。需要注意的是，α的取值并非越小越好。由于两类错误之间存在此消彼长的关系，因此α取值过小会在减少犯第一类错误概率的同时增加犯第二类错误的概率。
为了平衡犯第一类错误和第二类错误可能导致的后果，一般α的取值为 0.05。若犯第二类错误的后果比较严重，α的取值可能会更高。由上可知，在假设检验时，要先评估两类错误可能产生的后果，再设定一个合适的显著性水平。
值得注意的是，这里的“显著性”指的是“非偶然性”概念，如果样本提供的数据拒绝原假设，则表明检验的结果是显著的；如果不能够拒绝原假设，则表明的结果是不显著的。统计上的“显著性”指的是运用样本推断的结论不是偶然成立的，存在一定的必然性。同样如此，如果检验的结果是不显著的，则表明样本推断的结论是偶然得到的，没有充分的理由拒绝原假设。
由于显著性水平为犯弃真错误的概率最大允许值，因此在进行假设检验时，对显著性水平的设定有一定的要求。
