显著性水平0.05最通俗的解释？
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。统计假设检验也称为显著性检验，即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。
显著性差异p值大于005说明了什么？
当显著性差异的p值大于0.05时，通常认为结果不具有统计学显著性差异，即研究结果可能是由于随机因素造成的，结论缺乏统计学意义。
什么是显著性水平
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。
显著性水平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。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。事件属于接受区间，原假设成立而无显著性差异；事件属于拒绝区间，拒绝原假设而认为有显著性差异。对显著水平的理解必须把握以下二点：
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。
假设检验中显著性水平怎么看什么时候是什么发布？比如什么时候是z=（n-1），什么时候又是t？
- 根本搞不清楚，怎么查表看拒绝域？小样本可以查到，大样本怎么查？
- 嗯
spss做线性回归分析显著性水平大于0.05怎么办
- 刚看了一篇外文文献，其中提到了几个变量之间的相关性分析。作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09，但显著性水平大于0.05即不显著。随后继续作回归性分析(未阐明是否是多元线性)结论是BETA 值0.35，显著性水平小于0姬骸灌缴弑剂鬼烯邯楼.05。因此有个疑问，既然相关性分析得出的结论是两已经不显著相关了，为何还要继续回归分析，回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗?求正解。一种解释是: 1、相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事。2、多变量情况下，可以用回归做预测，考虑调节变量，共线性问题，和多元回归一些其他功能，所以，继续做回归，还是两个变量，真的没必要，如果多变量情况下，还是可以考虑的。
