在统计学中，“sig”通常代表显著性水平（significance level），用于衡量假设检验中拒绝原假设的概率。显著性水平是在进行假设检验时，我们事先设定的一个阈值或临界值，用来判断观察到的数据是否与原假设相吻合。选择显著性水平时，需要综合考虑研究问题、样本大小以及预期效果等因素，以确保获得可靠的结论。

显著性水平通常以希腊字母α表示，比如0.05意味着显著性水平为5%。这意味着如果观察到的数据导致我们拒绝原假设，那么这种拒绝的错误率不会超过5%。显著性水平的选择直接影响到检验结果的可靠性，因此在实际应用中需要谨慎选择。

值得注意的是，选择显著性水平时并非越低越好。过低的显著性水平可能会导致假阴性错误，即真实效应被错误地认为不存在；而过高的显著性水平则可能导致假阳性错误，即不存在的真实效应被错误地认为存在。因此，选择适当的显著性水平是进行统计分析时的一项重要任务。

在实际应用中，选择合适的显著性水平需要结合研究背景和具体需求来确定。例如，在医学研究中，由于其影响深远，通常会采用较低的显著性水平，以减少假阳性错误；而在某些经济或市场研究中，由于研究目的和样本量的限制，可能会选择较高的显著性水平。总之，选择显著性水平是一个需要综合考虑多个因素的过程。

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文章来源：天狐定制

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