显著性差异

统计学名词
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显著性差异(significant difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。显著性差异的判断基于p值与预设的显著水准α的比较，当p值小于或等于α时，结果被认为具有统计学意义。

原理

当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体。这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，或是实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。

历史

显著性差异的概念可追溯到18世纪，由约翰·阿巴思诺特和皮埃尔-西蒙·拉普拉斯提出。1925年，罗纳德·费雪在《研究工作者的统计方法》一书中提出了统计假设检验的思想，称之为“显著性检验”。费雪建议将1/20（=0.05）的概率作为拒绝虚无假说的一个截断值。1933年，耶日·内曼和埃贡·皮尔逊把这个截断值称为“显著性水平”，并赋予它符号α。费雪最初将显著性水平定为0.05，但他并不打算将这一截断值定死，而是建议根据具体情况确定显著性水平。