显著性水平在统计学中是什么概念？
在假设检验中，显著性水平α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。选择C选项，P（拒绝H。| H。为真）=α。
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。
有这样一种情况，原假设正确，而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平 ，也就是决策中所面临的风险。
α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率为显著性水平，用α表示。1-α 为置信度或置信水平，其表明了区间估计的可靠性 。
显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。
显著性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。
扩展资料
对显著性水平的理解必须注意以下几点：
1、显著性水平不是一个固定不变的数值，依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。
2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。
3、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。
参考资料来源：百度百科-显著性水平
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