显著性是统计学中的概念，用于测量统计检验中的检验结果与假定预期的程度。显著性的大小决定得出何种结论，进而决定是否接受某个假设或者是拒绝这个假设。一般来说，显著性越大，就越容易拒绝某个假设，从而对研究结果和结论作出适当的处理。
显著性可以用来衡量检验结果以及检验总体水平的不同。换句话说，显著性是衡量假设检验结果是不是有足够证据支持假设检验。通常，显著性越大，证据就越充分，可以推断出研究结论；反之，显著性越小，证据就越不足，也就无法推断出研究结论。
一般来说，在研究中会使用一个P值（即显著性水平），作为一个判断的依据，用来决定是接受某个假设还是拒绝这个假设。一般来说，在研究中，如果P值小于显著性水平，就认为这个结果是显著的，如果P值大于显著性水平，则认为这个结果不显著。另外，在一些研究中，P值分为多个水平，用来判断某个结果显著程度的大小，比如一般的0.05、0.01等显著性水平，如果这个P值低于0.01，就判断这个结果非常显著，比例0.05，则表明结果仅仅是显著，如果P值大于0.05，则把这个结果认为不显著。
显著性是研究、分析过程中很重要的一项指标，如果显著性Level（P值）不够高，就不能够接受某一个假设，就没有必要去做太多考虑，而研究结果也就没有价值。只有当显著性（P值）达到一定的水平，才能够支持某一个假设，这样的研究结果才具有科学意义，才可能作出实质性的决策和结论。
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