9.3: 临界区域、临界值和显著性水平

临界区域、临界值和显著性水平是假设检验中至关重要的相互依存的概念。

在假设检验中，使用 z、t 或卡方分布将样本统计量转换为检验统计量。临界区域是由临界值划分的概率分布中曲线下的区域。当检验统计量落在此区域时，它表明必须拒绝原假设。由于此区域包含表明拒绝原假设的检验统计量（使用样本数据计算）的所有值，因此它也称为拒绝区域或拒绝区域。临界区域可能位于分布的右侧、左侧或两个尾部，具体取决于备择假设中指示的方向和计算的临界值。

临界值是使用特定显著性水平的 z、t 或卡方分布表计算的。对于给定的样本数量和显著性水平，它是一个固定值。临界值在表示拒绝原假设的所有这些值与表示相反的所有其他值之间创建分界线。临界值基于预先确定的显著性水平。

显著性水平或显著性水平或统计显著性水平定义为计算的检验统计量落在临界区域的概率。换句话说，它是一种统计度量，表明拒绝真零假设的证据足够有力。显著性水平由 α 表示，通常为 0.05 或 0.01。