概念进阶抽样估计与假设检验
显著性水平
也叫：significance level
犯第一类错误的概率，就是显著性水平α。
核心讲解
显著性水平通常记为α，它表示我们愿意承担的、错误拒绝一个真实原假设的概率。原书指出，犯第一类错误的概率记为α，这个α实际上就是假设检验中的显著性水平。
它与置信水平互补：95%的置信水平对应5%的显著性水平，两者说的是同一件事，只是站在“覆盖”还是“犯错”的角度表述不同。
显著性水平还直接决定拒绝域的大小。α越小，拒绝域越小，越难拒绝原假设；α越大，越容易拒绝。因此设定α，本质上是在控制我们出错的意愿。
实务中常用1%、5%、10%三档。选哪一档，取决于你更怕“错杀”还是更怕“漏放”：把α调小能减少错误拒绝，但也更难发现真实存在的效应。
费曼版：用大白话再讲一遍
就像考试判卷前的态度设定。严格一点，宁可放过也不冤枉，这就是把显著性水平调小；宽松一点，宁可冤枉也不放过，就是把显著性水平调大。α就是你事先选定的严格尺度。
要点
- 显著性水平α是犯第一类错误的概率。
- 显著性水平与置信水平互补：95%置信对应5%显著。
- α越小，拒绝域越小，越难拒绝原假设。
- 实务常用1%、5%、10%三档。
常见误区
- 把显著性水平α当成能够拒绝原假设的概率。
- 以为α越大越严格，其实α越大越容易拒绝原假设。
- 混淆显著性水平与置信水平，忘了二者互补。