显著性差异
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顯著性差異(ρ)，是統計學上對數據差異性的評價。
當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（population），而是來自於具有差異的兩個不同總體。
- 這種差異可能因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會有顯著性差異。
- 也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，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，這一差異很可能來自於學××記憶法對被試記憶能力的改變。
表述
顯著性差異是一種有量度的或然性評價。比如，我們說A、B兩數據在.05水平上具備顯著性差異，這是說兩組數據具備顯著性差異的可能性為95％。兩個數據所代表的樣本還有5％的可能性是沒有差異的。這5％的差異是由於隨機誤差造成的。
- 也可表述为：如果拒绝两组数据一致（不具备显著性差异）的假设，那么就是
5%的可能性犯第一类错误。
- 即，A：两组数据不具备显著差异；B:实际数据具有显著差异；
P(A|B) = 0.05。
通常情況下，實驗結果達到.05水平或.01水平，才可以說數據之間具備了顯著性差異。在作結論時，應確實描述方向性（例如顯著大於或顯著小於）。并通常用于假设检验，检验假设和实验结果是否一致。
- 数学表述为：引入p值作为检验样本(test statistic)观察值的最低显著性差异水平。在
ρ= 0.01 or 0.05 的情况下，若假设情况实际算得的概率小于ρ，则该比假设成立情况下 95% 或 99% 会出现的情况更极端，在该显著性差异水平下，拒绝(reject)该假设。
P(X=x)<ρ=0.05为“显著(significant)”，统计分析软件SPSS中以*标记；
P(X=x)<ρ=0.01为“极显著(extreme significant)”，通常以**标记。
如果我們是檢驗某實驗（hypothesis test）中測得的數據，那麼當數據之間具備顯著性差異，實驗的零假設就可被推翻，備择假設（alternative hypothesis）則得到支持；反之若數據之間不具備顯著性差異，則實驗的備择假設可以被推翻，零假設则"不能被推翻"。
参考文献
参见
統計學
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| 描述統計學 |
连续概率 |
集中趋势 |
平均數（平方 · 算術 · 幾何 · 調和 · 算术-几何 · 几何-调和 · 希羅|平均數不等式） · 中位數 · 眾數
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离散程度 |
全距 · 標準差 · 變異係數 · 百分位數 · 四分差 · 四分位数 · 方差 · 標準分數 · 切比雪夫不等式
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分布形态 |
偏態 · 峰態
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离散概率 |
次數 · 列聯表
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推論統計學
和 假設檢定
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推論統計學 |
置信区间 · 區間估計 · 顯著性差異 · 元分析 · 貝氏推論
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实验设计 |
统计总量 · 抽样 · 重抽样（刀切法 · 自助法 · 交叉驗證） · 重复 · 阻碍 · 特敏度 · 區集
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样本量 |
统计功效 · 效应值 · 标准误差 · 零假设 · 對立假設 · 第一型和第二型誤差 · 統計檢定力
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常规估计 |
贝叶斯推论 · 區間估計 · 最大似然估計 · 最小距離估計 · 矩量法 · 最大间距
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特效检验 |
Z检验 · 學生t檢驗 · F检验 · 卡方检验 · Wald检验 · 曼-惠特尼检验 · 秩和检验
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生存分析 |
生存函數 · 乘積極限估計量 · 對數秩和檢定 · 失效率 · 危險比例模式
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相关及
回归分析
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相关性 |
混淆變項 · 皮爾森積差相關係數 · 等級相關 (史匹曼等級相關係數 · 肯德等級相關係數)
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线性回归 |
線性模式 · 一般線性模式 · 廣義線性模式 · 方差分析 · 協方差分析
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非线性回归 |
非参数回归模型 · 半参数回归模型 · Logit模型
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| 統計圖形 |
饼图 · 条形图 · 雙標圖 · 箱形圖 · 管制圖 · 森林圖 · 直方图 · QQ圖 · 趋势图 · 散點圖 · 莖葉圖 · 雷达图 · 示意地圖
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| 其他 |
回應過程效度 |
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