顯著性差異

統計學的假說檢定中 ， 顯著性差異 （ 或統計學意義 ， statistical significance ） 是對數據差異性的評價 ， 當某次實驗的結果在虛無假說下不大可能發生時 ， 就認爲該結果具有顯著性差異 。 更準確而言 ， 譬如某項研究設定了一個數值α （ 顯著水準 ） ， 表示虛無假說本來正確但卻被拒絕的出錯概率 ， 然後用p值表示虛無假說爲真時得到某結果或比這個結果更極端的情況的概率 。 當時 ， 就可以認爲結果具有統計學意義 ， 或數據之間具有了顯著性差異 。 < ref name = " Johnson " > </ref> 顯著水準應當在開始數據收集前就設定 ， 通常習慣設定爲5 % 或更低 ， 因研究的具體學科領域而異 。 在任何涉及到從總體中抽取樣本的實驗或觀察性研究中 ， 觀察到的結果都有可能只不過是由產生的 。 但是 ， 如果一個觀察結果的p值小於 （ 或等於 ） 顯著性水平α ， 研究者就可以得出 “ 該結果能反映總體的特徵 ” 的結論 ， 並拒絕零假設 。 顯著性差異的原因可能是 ： 參與比對的數據是來自不同實驗對象 ， 如比 － 西一般能力測驗中 ， 大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組之間 ， 會存在顯著性差異 ； 也可能是因爲實驗處理對實驗對象造成了改變 ， 因而前測 、 後測的數據會有顯著性差異 。 例如 ， 記憶術研究發現 ， 被試者學習某記憶法前的成績 ， 和學習記憶法後的記憶成績會有顯著性差異 ， 則這一差異很可能來自於這種記憶法對被試記憶能力的改變 。