在统计学中,假设检验的显著性水平α通常设定为:A. 0.01B. 0.05C. 0.10D. 0.20

在统计学中，显著性水平α是用于决定是否拒绝原假设的一个阈值。通常，α值越小，拒绝原假设的证据要求越强。在实际应用中，α值通常设定为0.05，这表示在5%的显著性水平下，如果计算出的p值小于0.05，就拒绝原假设。这个标准在许多领域中被广泛接受，因为它提供了一个合理的平衡点，既不太容易犯第一类错误（即错误地拒绝原假设），也不太容易犯第二类错误（即错误地接受原假设）。