引用された答えは、ほとんど知っていました
なぜ、0.05に設定し、統計的に有意なレベルに慣れていますか？
1。
まず、P値とは何でしょうか？
P値は、帰無仮説が真である時間であり、計算された検定統計量に応じて拒絶領域の確率は、試料観察を低下します。P値が小さい場合には、このようなケースが発生する確率を示すことは非常に少なく、あった場合、小さな確率の原理に従って、私たちは、帰無仮説を棄却する理由、Pの値が小さいほど、私たちはより完全な理由の帰無仮説を棄却しています。
第二に、有意性のレベルは、通常、2つの値（0.01および0.05）- もしP <0.01、決意の結果が強い、条件が帰無仮説を棄却します。
- 0.01 <P値<0.05は、弱いの決意の結果を示す場合、条件は、帰無仮説を棄却します。
- 0.05> Pの値であれば、結果は、帰無仮説を棄却できないことを示します。
リンクします。https：//www.zhihu.com/question/38096459/answer/77078761
「有意な」および「非有意」との間の差は統計的に有意ではない、それ自体です。
--Andrewゲルマン
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二階@徐ラインはすでに@Phil曽を理由に、非常に明確に述べています。私はそれがあることを追加します -
統計的に大学の教員養成コースたら、NPC JiajunのPing先生は言った：？「それは最初にこのアプローチを提案するので、なぜ0.05（95％信頼水準）の有意水準を取る（それはフィッシャー偉大な神がなければならない）でありますそうするために、我々はそうするために従うだろう。実際には、0.1有意水準は十分です。」
また、考えてみましょう：0.10の間隔推定値は有意であった（90％信頼水準）が満たされたとき、私たちは通常、ほぼ確実参照してください。90％は、誤差の小さいマージンであると推定される95％の信頼区間と比較して、つまり、確実性の推定度を犠牲にして推定の精度のために交換することができます。
そして、仮説検定では、タイプIエラーを犯す確率が10倍に0.10に圧縮されて1つのサンプルは、帰無仮説を打倒するために小さな確率イベントの証拠として発生する前に、論文を書くときに、通常の状況下では、（これで十分です"*" A）を再生するのに十分な。もちろん、現実には、我々はまだトレードオフするタイプIIエラーの間でタイプIエラーに必要 - タイプIエラーを（本当に間違って捨てて）コミットに比べて、我々はタイプIIエラー（誤警報を取って）結果の有罪立つことができない場合には、関係のエラーコミット確率シフトのこれら2つのタイプ、明らかにもっとコミット0.1の有意水準を考慮して0.05よりもタイプIIエラーの可能性を低減します。一方、あなたはタイプIエラーを下げたい、と有意水準が小さすぎる設定されている場合、チャンスを増加します。タイプIIエラー。
結論として、私は謙虚に0.05よりも優れていることが可能であり、デフォルトの有意水準は0.10であると信じています。習慣はああ方法を変更することは容易ではないので、その後の卵は、我々はまだ、0.05を使用します。
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α= 0.1を使用することが一般的に十分な、しかしp値は、できるだけ小さい：取り付けられています。
それはときに、p値<αどういう意味ですか？
（a）は0.10、我々はH0が真ではないという証拠を持っています。
（b）は0.05、我々はH0が真ではないという強力な証拠を持っています。
（C）0.01、我々はH0が真ではないことを非常に強力な証拠を持っています。
（d）の0.001は、我々はH0が真ではないことを、非常に強力な証拠を持っています
リンクします。https：//www.zhihu.com/question/38096459/answer/77104959
著者：匿名ユーザー
5。
私は、単純なP値は、帰無仮説の確率ヴァンが間違って拒否するものとして理解しました。
1から0.95 = 0.05
と0.95は2つの標準偏差の標準正規分布の確率であります
正常範囲の2つの標準偏差内で発生するのこの事確率、許容可能です。
これは、ことわざに、Shibuguosanです。
それはときに、p値<αどういう意味ですか？
（a）は0.1、我々はH0が真ではないという証拠を持っています。
（b）は0.05、我々はH0が真ではないという強力な証拠を持っています。
（C）0.01、我々はH0が真ではないことを非常に強力な証拠を持っています。
（d）の0.001は、我々はH0が真ではないことを、非常に強力な証拠を持っています。