在统计学中，“显著性水平”是一个非常重要的概念，它用来衡量我们拒绝原假设时所承担的风险大小。简单来说，显著性水平是指我们愿意接受的错误概率，即在零假设为真的情况下，错误地拒绝零假设的概率。
通常情况下，显著性水平被记作α（阿尔法），常见的取值有0.05、0.01和0.1。当α=0.05时，意味着如果我们进行多次实验，大约会有5%的概率得出错误的结论。这个数值的选择往往取决于研究的具体需求以及领域内的惯例。
当我们设定好显著性水平后，在假设检验过程中，就需要计算出一个统计量，并根据该统计量与临界值的关系来决定是否拒绝原假设。如果计算得到的统计量超过了相应的临界值，则可以认为结果具有统计学意义，即有足够的证据支持备择假设成立；反之，则无法拒绝原假设。
值得注意的是，显著性水平并不是绝对标准，而是需要结合实际问题灵活运用。例如，在医学试验中，由于涉及到患者的安全问题，通常会选择更低的显著性水平以减少假阳性风险；而在市场调研等领域，则可能允许稍微宽松一点的标准。
总之，“显著性水平”的核心在于平衡风险与收益之间的关系。通过合理设置这一参数，我们可以更准确地评估数据间是否存在实质性差异，从而做出更加科学合理的决策。
