在统计学中,当我们进行假设检验时,显著性水平和P值是两个非常重要的概念。显著性水平(通常用希腊字母α表示)是一个预先设定的阈值,用于决定我们是否拒绝原假设。简单来说,显著性水平代表了我们愿意接受的错误拒绝原假设的概率。常见的显著性水平包括0.05、0.01等,但题目中的显著性0.9则意味着我们愿意接受较高的错误概率,这在实际应用中较为少见。
P值则是指在原假设为真的情况下,观察到当前样本数据或更极端情况的概率。如果P值小于我们设定的显著性水平,我们就拒绝原假设;反之,则无法拒绝。因此,当显著性水平设为0.9时,只要P值低于0.9,我们就可以拒绝原假设,但这通常意味着我们的结果可能并不具有很强的统计显著性。
在实际分析中,选择合适的显著性水平非常重要,因为它直接影响了我们的结论。例如,在科学研究中,通常会选择较低的显著性水平(如0.05),以确保结论的可靠性。而在某些商业决策中,可能会选择更高的显著性水平,以平衡风险与机会。