显著性水平（Significance Level），通常用希腊字母α表示，是统计学中一个至关重要的概念，它定义了在假设检验中我们愿意容忍的犯第一类错误（即错误地拒绝原假设）的最大概率。简单来说，它代表了当原假设实际上为真时，我们错误地将其拒绝的风险阈值。在科学研究中，α通常设定为0.05或0.01，这对应于5%或1%的显著性水平，意味着如果观察到的结果在随机情况下发生的概率低于这个阈值，我们就有足够的证据拒绝原假设。
在决策、行为与认知科学领域，理解显著性水平对于正确解读实验结果至关重要，因为它直接关系到我们是否能够自信地宣称发现了某种效应或差异。然而，值得注意的是，显著性水平本身并不能衡量效应的大小或实际重要性，它仅仅指示了统计证据的强度。研究者必须谨慎，避免将统计显著性与实际意义混为一谈，同时也要警惕p值操纵或多次比较等问题，这些都可能增加错误结论的风险。