在医学统计学中，检验水准（Significance Level），通常用符号α（alpha）表示，是指研究者设定用来判断统计假设检验结果是否具有统计学意义的阈值。简单来说，检验水准是研究者用来确定观察到的统计结果是否可能是由于随机误差造成的，还是确实反映了研究现象的真实差异。
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具体来说，检验水准有以下几个关键点：
1. 零假设（Null Hypothesis）：零假设通常表示没有效应或没有差异，例如“两种治疗方法在疗效上没有差异”。
2. 备择假设（Alternative Hypothesis）：备择假设则表示存在效应或差异，与零假设相对立。
3. 拒绝域（Critical Region）：在统计检验中，如果观察到的统计量落在拒绝域内，研究者将拒绝零假设，接受备择假设。
4. 检验水准α：检验水准α就是拒绝域的边界。如果统计检验的P值小于α，则拒绝零假设；如果P值大于或等于α，则不拒绝零假设。
常见的检验水准值有：
α = 0.05：这是最常用的检验水准，意味着有5%的机会错误地拒绝零假设。
α = 0.01：比0.05更严格的检验水准，意味着有1%的机会错误地拒绝零假设。
设定适当的检验水准对于确保统计推断的可靠性至关重要。检验水准的选择应基于研究的目的、研究设计、以及研究者和资助机构的要求。
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