统计学｜如何不带脑子理解显著性水平(significant Level)到底是什么？

视频结尾有个错误，上面父亲品酒识年份犯第一类错误的概率为0.0039，我们事先规定好的犯第一类错误的概率就是！！显著性水平！！。当我们对原假设H0是否为真作出判断时有可能会犯错误，就像视频里的例子，可能那天父亲就是运气爆棚所以猜对了8次，而我们却把正确的H0reject了，既然rejectH0可能犯错，那么rejectH0的过程就是冒着风险做的过程。为了控制这一风险，首先需要用一个概率去表示这一风险，这个概率便是“H0为真但被拒绝”的概率，这个概率又称为显著性水平，记为α。为了控制犯第I类错误的概率，一般在假设检验之前就会规定好α的大小，比如常见的0.01，0.05等等。而p值是从样本中计算得到的；它反应了样本中提供的证据的强度。 p值越小，说明样本提供的证据越强，对原假设越不利。将 p值与事先规定的 α比较：若 p≤α，则拒绝原假设；反之，则接受。