显着性检验：概述

这两个数值之间的差异是源于无法解释的随机误差，还是可由假设模型合理解释的系统误差？

显著性检验是一种统计分析方法，用于验证两个数值之间的差异是否可由不确定误差解释。

零假设认为所比较的数值是相同的，任何差异均源于不确定误差。备择假设则认为差异必然真实存在，无法用不确定误差来解释。

显著性水平用 α 表示，用于设定检验无效假设有效性的置信水平条件。当数值超出置信水平范围时，拒绝无效假设。

如果拒绝域仅出现在正态分布曲线的一端，则该显著性检验称为单尾检验。在双尾显著性检验中，拒绝域可出现在正态分布曲线的任一端。