我们统计学分析有个小概率事件的说法，当某一现象发生概率非常小的时候，统计学上可以认为一次抽样活动中，不会发生。
但也会犯错误，小概率事件虽然发生的可能性比较小，但也有会发生，这种我们称之为一类错误。
但是，统计学仍然需要根据概率把事件又分为二，小概率事件，非小概率事件，概率界值一般是0.05。
一类错误，也就是假阳性错误概率一般是0.05，这也被称之为检验水准。
我们首先会建立两个假设，
H0: 零假设，零即没有差异的假设;
H1: 备择假设，备胎，H0不成立的时候的选择。
当概率P值大于0.05时，我们说它的发生概率不是小概率事件，此时，我们将不拒绝H0，也就是不支持统计学差异。
当概率P值小于0.05时，我们说它的发生概率是小概率事件，此时，我们将拒绝H0，接受H1, 也就是支持统计学差异。
那么P=0.05呢？
答案是: 拒绝H0，接受H1, 支持统计学差异。
这个倒没有为什么，习惯性用法。
不过大家也不用较真，实际上我们统计分析，几乎很少出现P=0.05，统计软件得到的P值肯定有无穷小数，因此要么大于0.05，要么小于0.05。
0.04999999，不拒绝H0，支持统计学差异。
0.05000001，拒绝H0，接受H1, 不支持统计学差异。
这便是今天的统计小食，我是郑老师，在这里讲讲统计学的点滴细节。有问题，请留言。
