在统计学的世界里，我们经常遇到三个关键概念：显著性水平（α）、p值（p-value）和z值（z-score）。这三个指标帮助我们评估数据之间的差异是否具有统计学意义。
首先，显著性水平（α）是一个预设的阈值，用来决定我们是否拒绝原假设。通常情况下，我们会选择0.05作为显著性水平，意味着如果结果的错误率低于5%，我们就可以认为该结果具有统计学意义。🎯
接下来是p值（p-value），它表示观测到的数据与原假设一致的概率。简单来说，如果p值小于显著性水平（α），我们就拒绝原假设，接受备择假设。换句话说，当我们得到一个很小的p值时，我们可以自信地说，观察到的结果不是由于随机误差造成的。💡
最后是z值（z-score），它是衡量一个数据点与平均值之间距离的标准偏差数量。z值可以帮助我们理解数据的分布情况，以及某个特定数据点相对于整体数据的位置。📊
通过这三个指标的综合运用，我们可以更加准确地分析数据，做出科学合理的决策。🚀
统计学基础知识 数据分析 显著性检验