什麼是顯著性水平

　　顯著性水平是估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的機率，用α表示。顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，一類是隨機差異。它是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小機率標準。

　　顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小機率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把機率劃分為二個區間，小於給定標準的機率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異。對顯著水平的理解必須把握以下二點：

　　1、顯著性水平不是一個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。

　　2、統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。

　　1、找到相關係數顯著性檢驗表；2、然後確定自由度（n-m-1）,n,m分別代表樣本個數和未知量維度；3、查詢a0.01，a0.05，a.010對應的值；4、將相關係數r與a比較，確定顯著性水平。

　　1、為什麼要對相關係數進行顯著性檢驗？原因：所有的假設檢驗都是要分析顯著性的，拿相關係數來說，我們雖然求得了相關係數值，但是這個相關係數有沒有統計學意義呢？換句話說，我們看到的這個相關係數是確實存在呢？還是說只是抽樣誤差導致的？顯著性檢驗就是要解決這個問題的，如果顯著，則表明相關的確存在，不是抽樣誤差導致的。

　　2、顯著性檢驗是對誰進行檢驗？顯著性檢驗的虛無假設是變數間相關係數為0，也就是說，我們做顯著性檢驗要解決的問題是相關係數是不是0，如果得到顯著的結果，則代表相關存在，相關係數不為0.

　　3、sig.=0.000說明了什麼呢？sig=0.000說明顯著性水平p值小於0.001，即相關係數在0.001水平顯著。這裡的0.000其實並不是說真的是等於0，如果你在這個數字上三擊滑鼠，可以看到真實值

　　用t分佈理論來推論差異發生的機率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。理論上，即使樣本量很小時，也可以進行t檢驗。只要每組中變數呈正態分佈，兩組方差不會明顯不同。

　　單樣本T檢驗：常用於樣本均值與總體均值的比較。

　　獨立樣本T檢驗：常用於兩個獨立樣本之間均值的比較。

　　配對樣本T檢驗：常用於在某種程度上相關的兩個樣本之間均值的比較。這個某種程度相關，主要對應有這麼兩種形式：同一樣本在不同時刻產生的結果（比如同一個活動頁採用前後採用兩種引流策略）或兩個緊密聯絡的樣本分別測量產生的結果（比如雙胞胎的IQ測試）。