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显著性水平与P 值有何区别

结论：显著性水平与P值在统计假设检验中扮演着不同的角色。它们之间的主要区别在于，显著性水平（α）是衡量我们错误拒绝正确原假设风险的阈值，它反映了实验结果被视为“显著”反对原假设的概率。这个值并非一成不变，通常，显著性水平越高，原假设被错误拒绝的可能性越大，但我们错误的可能性也随之增加。

P值则是实际观察到的统计结果在假设原假设为真的情况下发生的概率。它提供了一个实证依据，帮助我们判断数据是否强烈支持拒绝原假设。P值越小，表明数据与原假设的偏差越大，通常情况下，当P值小于预设的显著性水平α，我们倾向于拒绝原假设。

简而言之，显著性水平侧重于拒绝原假设的总体风险，而P值则是衡量特定观测结果支持拒绝原假设的具体强度。理解并正确运用这两个概念对于做出统计推断至关重要。