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以上过程可以粗略总结为，“只有A是正确的情况下，才会发生低概率α事件。
如果实际观察到了的话，则判断A本来就是错误的，于是抛弃掉A；如果观察不到，因为没有抛弃A的理由，所以予以保留”
。
此处的概率α，成为是否抛弃假设A的基准，这在专业领域被称为“显著水平”
。
由于观察到了在概率为α的条件下发生的现象，因而抛弃了之前的假设，那么“弄错正确的假设A并抛弃掉它”
的概率则为α。
也就是说，这意味着如果一直持续数次使用该推测方法，因概率α的比例而做出了错误的判断。
下面，我们试着将上述内容应用于前一节中壶的例子。
首先，解消假设是“A壶”
，那么对立假设自然就是“B壶”
。
此外，如果设定显著水平α为0.1，那么观察到A壶中取出黑球的概率则为α。
接下来，根据观察到的黑球，抛弃解消假设A，并选择对立假设B。
这与上一节所说的概率性推理过程是完全一致的。
6-3假设检验中也存在无法做出判断的情况
即使与逻辑推理相比较，假设检验也可以认为是立足于与其基本相同的构想的、明快的方法论吧。
实际上，这一方法如今已经被广泛应用，而重点在于显著水平α，将α设定为多少是一个极其重要的问题。
显著水平α，通常用来表示“极少被观察到的现象”
的概率。
当然，可以把它设定其为一个很小的数值，通常会设定为5％（0.05）或1％（0.01）。
但是，为何要设定为5％（0.05）或1％（0.01），这一点并没有相应的科学依据。
有的说法认为，这是因为费希尔以“在每年都进行推测的情况下，研究20年中大约会有1次弄错，这也是没办法的事情”
为理由，对其进行了设定。
（详见参考文献①）。
那么，如果将显著水平设定为5％（0.05）或1％（0.01），第一节中解说的概率性推论便不符合假设检验的标准。
这是因为，把假设A（是A壶）设置为抛弃的标准，采用“观察到取出黑球”
的情况，而这个概率是10％，大于5％。
同样，把假设B视为解消假设，也不符合假设检验。
这种情况下，即使想把取出白球的情况设为现象X，但由于概率为20％，是不满足显著水平的。
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