在CIS卓越学者计划中，同学们常常使用统计显著性来测试结果是否可靠。 -  为什么需要统计显著性？ 统计学不是一门精确的科学，而是一种非常精细的猜测，我们往往需要知道“猜测”有多接近。这就是显著性发挥作用的地方。 - 显著性是数据分析和研究中的一个关键概念， 它量化了观察到的数据差异或关系不是随机发生的可能性。统计意义通常以 p 值或置信区间来表示，让研究人员能够根据数据做出明智的决策。 - 如何检验统计显著性 ？- 1、提出假设：首先要提出零假设 (H0) 和备选假设 (H1 或 Ha)。 2、选择适当的统计检验。常见的包括用于比较均值的t检验、用于独立性的卡方检验、用于比较多个组的方差分析以及用于评估关系的相关性检验。 3、收集和组织数据。以系统和结构化的方式收集数据，确保有明确的数据收集、数据输入和数据清理计划，以最大限度地减少错误和偏差。 4、进行统计测试，一般过程包括： · 计算检验统计数据：根据数据和所选公式计算检验统计数据。 · 确定自由度： 计算与测试相关的自由度，这对于从表格或统计软件中查找临界值至关重要。 · 查找临界值： 从统计表中确定所选重要性水平 (α) 的临界值，或者使用统计软件查找它们。 · 计算p值： 对于许多检验，计算与检验统计量相关的p值。p 值表示在零假设下观察结果的概率。 5. 将结果与α级别进行比较 将计算出的p值与您预先确定的显著性水平 (α) 进行比较。如果p值小于或等于α (p ≤ α)，则拒绝原假设而支持备择假设，表明具有统计显著性。 6. 解释结果 如果您发现具有统计学意义，则表明观察到的效应或关系不太可能随机发生。如果不显著，则意味着没有足够的证据来拒绝零假设。 -- 许多统计测试和计算都很复杂，需要使用 R、Python、SPSS 或 Excel 等软件。这些工具可以自动执行计算、提供临界值并生成p值，从而使流程更高效、更准确。 统计显著性常见的应用领域 · 临床试验： 评估新医疗治疗方法的功效。 · 市场研究： 分析消费者行为和偏好。 · 质量控制： 确保产品质量和一致性。 · A/B 测试： 比较不同营销策略的有效性。 · 社会科学： 研究社会现象和行为。 · 环境研究： 评估环境因素对生态系统的影响。