摘要：
显著性差异是什么意思？显著性差异(significant difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到... 显著性差异是什么意思？
显著性差异(significant difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。
当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。
显著性差异，就是差别特别大，一眼就能看出来，差距相当明显，甚至都不用比较就十分明星。这里说的显著性差距，往往是指两者出现明显的距离，差距有特别大，通过努力一般是无法弥补。是对两者一个的充分肯定，对另一个的完全否定，两者是是两极分化的情况。
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显著性分析系数是什么？
是指事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。
1%显著性水平什么意思？
答：显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。
显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。它是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。
为什么要进行显著性检验？
显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。
或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设
p值检验的拒绝法则？
所谓P值就是拒绝原假设所需的最低显著性水平。P值判断的原则是：如果P值小于给定的显著性水平α，则拒绝原假设，否则，接受原假设。或者，更加直观的原则是：如果P值很小，拒绝Ho,P值很大，接受Ho.P值检验为计算机进行统计分析带来方便，P值检验无需针对不同的显著性水平，先查分布表确定临界值，然后才能进行检验判断
