顯著性差異

顯著性差異(ρ)，係統計學上對數據差異性嘅評價。

當數據之間具有顯著性差異，就說明參與比對嘅數據唔係來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異嘅兩個不同總體。

呢種差異可能因參與比對嘅數據係來自不同實驗對象，如比－西一般能力測驗中，大學學歷被試組嘅成績同小學學歷被試組會有顯著性差異。
亦可能來自於實驗處理對實驗對象造成根本性狀改變，因而前測後測嘅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嘅成績同學習記憶法後嘅記憶成績會有顯著性差異，呢個差異好可能來自於學某種記憶法對被試記憶能力嘅改變。

表述改

顯著性差異係一種有量度嘅或然性評價。比如，我哋講A、B兩數據係.05水平上具備顯著性差異，就係講兩組數據具備顯著性差異嘅可能性係95%。兩個數據所代表嘅樣本重有5%嘅可能性係冇差異嘅。呢個5%嘅差異係由於隨機誤差造成嘅。

通常情況下，實驗結果達到.05水平或.01水平，先至可以認為數據之間具備顯著性差異。作結論嗰時，應確實描述方向性（例如顯著大於或顯著小於）。並通常用於假設檢定，檢驗假設同實驗結果係咪一致。

數學表述為：引入p值（p-value）作為檢驗樣本（test statistic）觀察值嘅最低顯著性差異水平。喺ρ= 0.01 or 0.05 嘅情況下，若果假設情況實際算得嘅概率細過ρ，噉該比假設成立情況下 95% 或 99% 會出現嘅情況更極端，喺嗰個顯著性差異水平下，拒絕（reject）嗰個假設。
P(X=x)<ρ=0.05係「顯著（significant）」，統計分析軟件SPSS以*標記；
P(X=x)<ρ=0.01係「極顯著（extreme significant）」，通常以**標記。

如果我哋喺檢驗某實驗（Hypothesis Test）中測得嘅數據，噉當數據之間具備顯著性差異，實驗嘅零假設（Null Hypothesis）就可被推翻，備擇假設（Alternative Hypothesis）則得到支持；反之若數據之間唔具備顯著性差異，則實驗嘅備擇假設可以被推翻，零假設得到支持。