显著性水平可以设为多少（显著性水平究竟是何方神圣）

在假设检验中，我们经常见到显著性水平这一说法，你可能有疑问了，它出镜率咋那么高，它到底是何方神圣呢？我们通过一个通俗的例子会会它。

万能的朋友圈永远不乏微商的身影，而一向讨厌微商的你在平静的某天被一则微商产品所吸引，内容是：“减肥的灵丹妙药，成功率高达90%，女神们一起来吧！”虽然这则广告充满诱惑力，但你依然保持清醒，理智的思考解决对策。一鼓作气，打算自己检测一下宣传内容的真实性。

你随机调查了15个用过此产品的人，发现减肥成功的有12个人。如果广告为真的话，那么减肥成功的应该有15×0.9=13.5，现在12<13.5，你信心十足的告诉其他人不要轻易相信这款减肥产品！但是，你真的能确定它就是一则虚假广告吗？会不会是你自己出了差错呢？这时候，显著性水平就要华丽登场发挥作用了。

假设采用5%的显著性水平进行检验，如果某事件算得的P值小于5%，那它就是一件小概率事件，当小概率事件发生时，你就应该提高警惕了，概率这么小的事件都能遇到，那就有充分的理由拒绝宣传了。

，此时

。

现在计算的P值是大于5%的，所以没有足够的证据证明减肥产品是骗人的，认为减肥成功率有90%（图1形象的展示了它们之间的关系）。所以啊，女神们可以在保证安全的前提下尝试一下这款产品。

对于任何一个问题的检验，我们只能是说有多大的把握去接受某一个假设，其中肯定存在犯错误的概率，而显著性水平就是能承担该过程中犯错误的水平大小，就像上述减肥产品一样，如果它对效果检测的偏差在我们可接受的范围内，我们依然可以接受产品的宣传。因此，显著性水平是很宽容的，它给了我们一定的犯错误的可能，至于是大是小，那就看自己的冒险精神了。但是不要无限的扩大它，如果允许犯错误的概率高达30%或40%，那研究也就没有意义了。#清风计划#