值和显著性水平的关系

t值和显著性的关系t值越大显著性越高。
T检验是统计学中的一个重要工具。主要是检测数据的显著性。显著性是指当无效假设为真时，通过拒绝无效假设而承担的风险水平，即检验是统计数量和实际数量之间的差异，t值越大显著性越高。
显著性水平与P 值有何区别1、定义不同
显著性水平：显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01 。
P值：p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。
2、理解不同
显著性水平：显著性水平是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。
P值：P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
3、结论不同
显著性水平是人为规定的(一般会取0.05,亦有0.01等其他值) 。P值是根据实验结果计算得出的。
-显著性水平
-P值
显著性水平与显著性概率值p两个值均应用于假设检验中。
显著性水平为实验之前人为确定的值，如0.05、0.1等，用α表示。表示原假设为真时，拒绝原假设的概率，即犯错误的概率。

文章插图
根据α，可以求出相应的分位数，以正态分布为例，其图像为

显著性概率值α，指的图中深色区域的面积。如果没有p值，我们需要将预测值与上侧分位数值做对比，如果大于显著水平所对应的上侧分位数，接受原假设，小于上侧分位数，拒绝原假设。p值直接给出了实际值大于预测值的概率，即图中深色区域的面积。p<=α,接受原假设，p>α拒绝原假设。
【值和显著性水平的关系】太多文字了，估计没有解释清楚。
置信概率,显著性水平,置信区间的含义及关系置信概率：一般用1-alpha表示，它是一个接近于1的概率值，表明你得到的置信区间包含真参数的概率。一般常取为95%或者90%或者99% 。是预先取定的值。
显著性水平：一个预先取定的值，一般用alpha表示。跟置信概率恰好方向相反（加起来是1），在假设检验中表示在零假设成立下拒绝它所犯的一类错误的上界。在用p值检验时，如果p值比显著性水平小，就可以放心拒绝原假设。反之，不拒绝。
置信区间：在一个给定置信概率下的由样本计算的随机区间（随机变量），表示该随机区间包含真参数的概率至少有置信概率那么大。