1.当拒绝原假设时，我们称样本结果是统计上显著的(statistically Significant)
2.当不拒绝原假设时，我们称样本结果是统计上不显著的
3.在"显著"和"不显著"之间没有清除的界限，只是在P值越来越小时，我们就有越来越强的证据，检验的结果也就越来越显著
4."显著的"(Significant)一词的意义在这里并不是"重要的"，而是指"非偶然的"
5.一项检验在统计上是"显著的"，意思是指：这样的(样本)结果不是偶然得到的，或者说，不是靠机遇能够得到的
6.如果得到这样的样本概率(P)很小，则拒绝原假设
在这么小的概率下竟然得到了这样的一个样本，表明这样的样本经常出现，所以，样本结果是显著的
7.在进行决策时,我们只能说P值越小,拒绝原假设的证据就越强,检验的结果也就越显著
8.但P值很小而拒绝原假设时，并不一定意味着检验的结果就有实际意义
因为假设检验中所说的"显著"仅仅是"统计意义上的显著"
一个在统计上显著的结论在实际中却不见得就很重要，也不意味着就有实际意义
9.因为值与样本的大小密切相关,样本量越大,检验统计量的P值也就越大,P值就越小,就越有可能拒绝原假设
11.当样本量很大时，解释假设检验的结果需要小心
在大样本情况下，总能把与假设值的任何细微差别都能查出来，即使这种差别几乎没有任何实际意义
12.在实际检验中，不要刻意追求"统计上的"显著性，也不要把统计上的显著性与实际意义上的显著性混同起来
n一个在统计上显著的结论在实际中却不见得很重要，也不意为着就有实际意义
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