显著水平与假设检验结果有何关系，怎样确定显著水平，常用的显著水平有哪些

显著性水平（α）与假设检验结果之间的关系是统计推断中的核心概念。显著性水平是在原假设为真时拒绝原假设的概率，它决定了我们对检验结果的判断标准。如果检验得到的P值小于或等于显著性水平，我们拒绝原假设，认为样本与总体之间存在显著性差异；如果P值大于显著性水平，我们不能拒绝原假设，认为样本与总体之间没有显著性差异。

确定显著性水平通常基于研究领域的习惯、研究者对错误判断的可接受程度以及研究的具体需求。显著性水平的选择需要在假阳性（错误地拒绝一个真实的原假设）和假阴性（错误地接受一个错误的原假设）之间做出权衡。

常用的显著性水平包括：

1. α = 0.05：这是最常用的显著性水平，表示在原假设为真的情况下，拒绝原假设的概率为5%。249

2. α = 0.01：一个更严格的显著性水平，表示拒绝原假设的概率为1%，用于需要更高确定性的场合。24

3. α = 0.10：一个较为宽松的显著性水平，表示拒绝原假设的概率为10%，可能在某些探索性研究中使用。

显著性水平的选择对假设检验的结果有直接影响。例如，如果我们选择α = 0.05作为显著性水平，那么在进行双侧检验时，Z值为1.96；如果选择α = 0.01，Z值为2.58。7这意味着，对于更严格的显著性水平，我们对样本与总体差异的证据要求更高，从而减少了犯错误的风险。

在实际应用中，显著性水平的选择应基于对研究问题的重要性、研究设计、样本大小、以及对错误判断后果的考虑。同时，显著性水平的选择也应与研究领域的标准和同行评审的期望相一致。