统计显著性
统计显著性是分析师确定数据结果不仅仅是偶然性而引起的决策。统计假设检验是分析师用来作出这种判断的方法。这个检验会提供一个 P 值，P 值是观察到的数据结果极端程度的概率，假设这些结果完全是由偶然性引起的。一般认为 P 值为 5% 或更低时具有统计显著性。
统计显著性
定义：统计显著性是分析师用来确定数据结果是否不仅仅是偶然性引起的决策工具。通过统计假设检验，分析师可以判断结果的可靠性。假设检验会提供一个 P 值，P 值表示在假设结果完全由偶然性引起的情况下，观察到的数据结果极端程度的概率。一般认为 P 值为 5% 或更低时具有统计显著性。
起源
统计显著性的概念起源于 20 世纪初，由统计学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）提出。他在 1925 年出版的《统计方法的科学基础》中首次引入了 P 值的概念，并设定了 5% 的显著性水平作为判断标准。
类别与特点
统计显著性主要分为两类：单尾检验和双尾检验。单尾检验用于检测一个方向上的显著性，而双尾检验则用于检测两个方向上的显著性。单尾检验的 P 值较低，更容易达到显著性，但只适用于特定方向的假设。双尾检验更为严格，适用于任何方向的假设。
具体案例
案例 1：假设某药物公司声称其新药可以显著降低血压。研究人员对 100 名患者进行试验，结果显示新药组的平均血压降低了 10mmHg，而对照组仅降低了 2mmHg。通过统计假设检验，研究人员计算出 P 值为 0.03，低于 5% 的显著性水平，因此可以认为新药的效果具有统计显著性。
案例 2：在市场调查中，公司想知道新广告是否能显著提高产品销售量。通过对比广告前后销售数据，分析师发现 P 值为 0.07，高于 5% 的显著性水平，因此无法得出广告显著提高销售量的结论。
常见问题
问题 1：为什么选择 5% 作为显著性水平？
解答：5% 是一个传统的标准，表示有 95% 的信心认为结果不是偶然的。但在某些领域，可能会选择更严格或更宽松的标准，如 1% 或 10%。
问题 2：统计显著性是否意味着实际意义？
解答：不一定。统计显著性仅表示结果不是偶然的，但不代表结果在实际应用中有重要意义。需要结合实际情况和效果大小来判断。
