显著性水平α和抽样分布的α 分位数关系

显著性水平（通常表示为$\alpha$）和抽样分布的$\alpha$ 分位数确实有关系。在假设检验中，显著性水平$\alpha$ 是你在开始实验之前选择的，用来确定拒绝零假设的证据强度。它代表了你愿意接受的第一类错误（拒真错误，即错误地拒绝一个真的零假设）的概率上限。

当你进行假设检验时，你会计算出一个检验统计量（如t值、z值、F值等），然后将这个统计量与一个临界值进行比较。这个临界值是从相应的抽样分布中得出的，它对应于你选择的显著性水平$\alpha$。

例如：

• 在一个单尾检验中，如果你选择了$\alpha =0.05$，那么你会查看抽样分布（如正态分布或t分布）的95%分位数。这意味着只有5%的随机抽样会产生比这个临界值更极端的检验统计量值。
• 在双尾检验中，如果$\alpha =0.05$，则两个尾部各占2.5%，你会查看分布的2.5%和97.5%分位数。

如果你的检验统计量超过了这个临界值，你就有足够的证据拒绝零假设。这个过程就是通过抽样分布的$\alpha$ 分位数来确定显著性的。