「590：显著性」

是偶然运气还是真有能力，怎么区分？

你好！我是精读君，今天我们要探讨的概念，是「显著性」。

显著性指的是，衡量差异水平的一种统计方式。

如果是由于随机、偶然的因素导致的差异，意即不存在真正的差异，就称为差异不显著或者是低显著性。如果存在真正的差异，用随机和偶然不足以解释，就称为差异显著或者是高显著性。

目前被广为接受的显著性判断标准，是统计学家费希尔提出的，称之为P值。

P值是当零假设为真时，所得到的样本观察结果或者更极端结果出现的概率。其中，零假设指的是，假设要研究的两个变量之间没有关系。

如果P<=0.05，很小说明零假设情况的发生概率很小，拒绝零假设。如果P>0.05，零假设成立可能性大，没有显著性，接受零假设。

我们来看一个例子。比如说，有个人说，能辨别出奶茶，是先放牛奶再加茶，还是先放茶再加牛奶。

如果你是一位科学爱好者，你觉得这个人辨别不出来，你提出一个零假设：这个人并没有辨别能力，只是随机猜测。

接下来，你设计了一个实验，准备8杯奶茶。其中4杯，是先放牛奶再加茶；另外4杯则相反。然后，你在这个人看不见的情况下，将8杯奶茶打乱顺序。

接着，你请这个人来猜，每一杯奶茶的添加顺序，并将8杯奶茶重新分成2组。

将8杯奶茶分成2组，根据统计学，有70种分法。如果零假设成立，也就是这个人是随机瞎猜，那么，猜准的概率是1/70，约为0.014。

如果实验结果显示，这个人完全猜对了，意即出现了零假设下的极端结果（全部猜中），那么，根据上面的P值判断法，P=0.014<0.05，具有显著性。

也就是说，零假设为真但被误判为假的风险很小，那么，我们可以下结论说，这个人的确有能力，可以辨别奶茶中牛奶和茶放置的先后顺序。

每天一个概念，每年一个台阶。我是精读君，今天我们一起探讨了，第590个概念「

显著性

」。谢谢你的陪伴！敬请关注，下期再见。

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