1、定义不同
显著性水平：显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。
P值：p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。
然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
2、理解不同
显著性水平：显著性水平是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。
事件属于接受区间，原假设成立而无显著性差异；事件属于拒绝区间，拒绝原假设而认为有显著性差异。
P值：P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
3、结论不同
显著性水平是人为规定的(一般会取0.05,亦有0.01等其他值)。P值是根据实验结果计算得出的。两者并不一样。通过将计算出的P值和显著性水平比较可以确定是否应拒绝原假设,即假设检验。
记录实验的论文中似乎只给出实验数据算出的P值,显著性水平取0.05还是多少会让读者自行决定,即让读者去判断此次实验数据的P值是否足以得出拒绝原假设的结论。
参考资料来源：百度百科-P值
参考资料来源：百度百科-显著性水平
显著性水平与P 值的区别：
1、表示含义不同：
（1）显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。
（2）P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。
2、取值含义不同：
（1）显著性水平是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。
（2）统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。
扩展资料
P值的由来：
从某总体中抽样
（1）这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；
（2）这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。
判断是哪种原因的做法：统计学中用显著性检验来判断。其步骤是：
（1）建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。
（2）选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。
（3）根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H0。
如果P>0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P<0.05或P <0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以不拒绝另一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。
参考资料来源
本回答被网友采纳1、如果原假设正确（原假设也称无效假设），而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平。
显著性水平不是一个固定不变的数字，其越大，则原假设被拒绝的可能性愈大，原假设为真而被否定的风险也愈大。
2、显著性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。
3、
比如 一个实验中得出P值是0.05 那么此结果在0.01显著性水平下就不显著 而在0.1的显著性水平下就显著。。。而0.01还是0.1是人为规定的，视实验而定本回答被网友采纳
1、定义不同
显著性水平：显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。
P值：p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。
2、理解不同
显著性水平：显著性水平是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。
P值：P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
3、结论不同
显著性水平是人为规定的(一般会取0.05,亦有0.01等其他值)。P值是根据实验结果计算得出的。
参考资料来源：百度百科-显著性水平
参考资料来源：百度百科-P值
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