统计显著是指 在零假设为真的情况下，拒绝零假设所要承担的风险水平，也称为概率水平或显著水平。它用于衡量观察到的数据或差异是否具有统计意义，即是否不太可能是由随机误差引起的，而是由系统因素导致的。
具体来说，统计显著性涉及以下几个关键概念：
零假设：
通常表示为H0，即没有效应或没有差异的假设。
备择假设：
通常表示为H1，即存在效应或差异的假设。
显著性水平（α）：
一个预设的概率值，通常设定为0.05或0.01，表示在零假设为真的情况下，拒绝零假设的最大可接受风险。
P值：
观察到的数据或结果在原假设为真的情况下发生的概率。如果P值小于显著性水平（如0.05），则拒绝零假设，认为结果具有统计显著性。
置信水平：
通常为95%或99%，表示我们对结果的信心程度。
统计显著性的判断标准是：如果P值小于预设的显著性水平，则认为观察到的差异不是由随机误差引起的，而是由系统因素导致的，从而拒绝零假设。
在科学研究中，统计显著性是非常重要的，因为它可以帮助研究者了解数据之间的关系，验证假设是否成立，并为决策提供依据。然而，统计显著性并不意味着实际效应的大小或重要性，它仅仅表示结果在统计上是显著的。