統計顯著性
統計顯著性是分析師確定數據結果不僅僅是偶然性而引起的決策。統計假設檢驗是分析師用來作出這種判斷的方法。這個檢驗會提供一個 P 值，P 值是觀察到的數據結果極端程度的概率，假設這些結果完全是由偶然性引起的。一般認為 P 值為 5% 或更低時具有統計顯著性。
統計顯著性
定義：統計顯著性是分析師用來確定數據結果是否不僅僅是偶然性引起的決策工具。通過統計假設檢驗，分析師可以判斷結果的可靠性。假設檢驗會提供一個 P 值，P 值表示在假設結果完全由偶然性引起的情況下，觀察到的數據結果極端程度的概率。一般認為 P 值為 5% 或更低時具有統計顯著性。
起源
統計顯著性的概念起源於 20 世紀初，由統計學家羅納德·費舍爾（Ronald Fisher）提出。他在 1925 年出版的《統計方法的科學基礎》中首次引入了 P 值的概念，並設定了 5% 的顯著性水平作為判斷標準。
類別與特點
統計顯著性主要分為兩類：單尾檢驗和雙尾檢驗。單尾檢驗用於檢測一個方向上的顯著性，而雙尾檢驗則用於檢測兩個方向上的顯著性。單尾檢驗的 P 值較低，更容易達到顯著性，但只適用於特定方向的假設。雙尾檢驗更為嚴格，適用於任何方向的假設。
具體案例
案例 1：假設某藥物公司聲稱其新藥可以顯著降低血壓。研究人員對 100 名患者進行試驗，結果顯示新藥組的平均血壓降低了 10mmHg，而對照組僅降低了 2mmHg。通過統計假設檢驗，研究人員計算出 P 值為 0.03，低於 5% 的顯著性水平，因此可以認為新藥的效果具有統計顯著性。
案例 2：在市場調查中，公司想知道新廣告是否能顯著提高產品銷售量。通過對比廣告前後銷售數據，分析師發現 P 值為 0.07，高於 5% 的顯著性水平，因此無法得出廣告顯著提高銷售量的結論。
常見問題
問題 1：為什麼選擇 5% 作為顯著性水平？
解答：5% 是一個傳統的標準，表示有 95% 的信心認為結果不是偶然的。但在某些領域，可能會選擇更嚴格或更寬鬆的標準，如 1% 或 10%。
問題 2：統計顯著性是否意味着實際意義？
解答：不一定。統計顯著性僅表示結果不是偶然的，但不代表結果在實際應用中有重要意義。需要結合實際情況和效果大小來判斷。
