在统计学中，"1.96 5%水平下显著"这一表述通常出现在假设检验的结果中，它意味着在进行假设检验时，如果观测到的样本统计量（如t值、p值等）落在1.96这个标准差范围内，且我们设定的显著性水平为5%，那么我们可以拒绝原假设，认为观察到的差异并非偶然，而是由于总体参数的真正变化导致的，即我们有足够证据证明这是一个有意义的发现。

1.96 5%水平下显著 第1张

这种显著性水平的选择源于正态分布的理论，1.96是标准正态分布的上下界，使得大约95%的数据落在这个区间内，当我们在5%的显著性水平下发现结果“显著”时，实际上是说我们只接受小于5%的错误风险，这在科学研究和数据分析中是非常严谨的态度。

值得注意的是，显著性并不等同于实际效果或重要性，它更多地是一种统计上的推断，研究人员需要结合专业知识和实际背景，全面解读这些显著性结果，以得出更深入的结论。

1.96 5%水平下显著 第2张