显著性检验是用来干什么的

显着性检验是用来判断样本数据与总体参数之间是否存在显着差异的一种统计方法。

显着性检验是一种统计学上的方法，它的主要作用是判断两个或多个数据集之间的差异是否具有统计学意义。显着性检验通常会设定一个显着性水平（通常为0.05或0.01），当检验结果的p值小于显着性水平时，我们就可以认为观察到的差异不是随机的，而是由某个重要因素引起的，这种差异就被称为显着的。显着性检验在科学研究、经济分析、医学试验、市场调研等多个领域都有广泛的应用。

拓展资料：

1.显着性检验的种类很多，包括t检验、卡方检验、F检验、卡方独立性检验、ANOVA分析等。不同的检验方法适用于不同的数据类型和研究问题。

2.显着性检验中的p值是一个重要的概念，它表示假设检验中出现当前或更极端结果的可能性。如果p值很小（例如小于0.05），我们就可以拒绝原假设，认为观察到的差异是显着的。

3.显着性检验虽然在统计分析中非常常用，但它也有一些局限性。例如，显着性检验只能判断差异是否显着，不能判断差异的大小；显着性检验的结果可能受到样本量、显着性水平等因素的影响。

总的来说，显着性检验是一种判断数据之间是否存在显着差异的统计方法，它在科学研究和实际应用中都有着重要的作用。但在使用显着性检验时，我们也需要注意其局限性，并结合实际情况进行合理的分析和解释。