顯著性差異

當數據之間具有了顯著性差異，就説明參與比對的數據不是來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的，比如一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，因而前測後測的數據會有顯著性差異。

例如，記憶術研究發現，被試學習某記憶法前的成績和學習記憶法後的記憶成績會有顯著性差異，這一差異很可能來自於學××記憶法對被試記憶能力的改變。

顯著性差異是一種有量度的或然性評價。比如，我們説A、B兩數據在0.05水平上具備顯著性差異，這是説兩組數據具備顯著性差異的可能性為95%。兩個數據所代表的樣本還有5%的可能性是沒有差異的。這5%的差異是由於隨機誤差造成的。

在作結論時，應確實描述方向性（例如顯著大於或顯著小於）。sig值通常用 P＞0.05 表示差異性不顯著；0.01＜P＜0.05 表示差異性顯著；P＜0.01表示差異性極顯著。

如果我們是檢驗某實驗（Hypothesis Test）中測得的數據，那麼當數據之間具備了顯著性差異，實驗的虛無假設（Null Hypothesis）就可被推翻，對立假設（Alternative Hypothesis）得到支持；反之若數據之間不具備顯著性差異，則實驗的備擇假設可以被推翻，虛無假設得到支持。 ^[1]