统计显著性检验的临界值是多少？
来源：爱go旅游网
统计显著性检验的关键在于设置的临界值，通常以显著性水平α衡量。当α取0.05时，P值小于0.05被视为“显著”，表示对比结果中可能存在真实差异，而非随机误差所致。相反，P值大于0.05则被认为是“不显著”，意味着差异可能是偶然产生的。
P值是衡量两个样本之间差异概率的工具，其越小，表明对比结果差异的可能性越大。例如，在单侧检验中，P=0.05对应的Z值是1.645，这意味着95%的置信区间内，差异可能是由于机遇而非实际差异。而在双侧检验中，0.025的分位数是1.96，Z值大于这个值，P值小于0.05，表明差异具有显著性。
单侧和双侧检验的临界值有所不同，单侧检验的1.64对应0.05显著性水平，而双侧检验的1.96和2.58分别对应95%和99%置信区间的临界Z值。需要注意的是，统计显著性并不等同于实际差异的显著性。P值=0.05仅表示有5%的错误率认为两个样本来自同一总体，实际差异的显著程度还需结合实际数据来判断。
理解统计显著性检验时，要避免混淆“统计显著”与“实际显著”，两者在概念上有所区别。例如，尽管5和5.1之间的差异看似微小，但P值为0.05时，我们可以说这两个值的差异具有统计上的显著性，但这并不等同于它们在实际中有显著差异。
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