显著性水平变大置信区间变小

显著性水平与置信区间之间存在一定的关系，当显著性水平变大时，置信区间会变小。

显著性水平和置信区间是统计学中常用的两个概念。显著性水平通常用α表示，它是我们在假设检验中拒绝原假设的最小概率标准，即我们允许犯第一类错误的概率。而置信区间则是我们对总体参数的一个估计区间，我们有一定的信心认为这个区间包含了总体参数。

显著性水平和置信区间的关系可以从假设检验的角度来理解。在假设检验中，我们通常设定一个显著性水平，然后计算出一个临界值。如果检验统计量大于这个临界值，我们就拒绝原假设。而置信区间则是基于这个检验统计量计算出来的，它的大小取决于检验统计量的取值和显著性水平。

显著性水平变大，意味着我们对原假设的要求更宽松，即我们更愿意接受原假设。在这样的情况下，我们计算出的检验统计量的临界值会变大，这会导致置信区间的长度变小。

拓展资料：

1.显著性水平的选择与研究者对错误类型的选择有关。如果研究者更关心犯第一类错误（即拒绝了实际上成立的原假设），那么他可能会选择较小的显著性水平。反之，如果研究者更关心犯第二类错误（即接受了实际上不成立的原假设），那么他可能会选择较大的显著性水平。

2.置信区间的选择则与研究者对总体参数的估计精度有关。如果研究者希望得到更精确的估计，那么他可能会选择较小的置信水平。反之，如果研究者对估计精度的要求不高，那么他可能会选择较大的置信水平。

3.显著性水平和置信区间的选择还需要考虑样本大小。一般来说，样本越大，我们能得到的统计推断的精度越高，因此我们可以选择较大的显著性水平和较小的置信水平。

总的来说，显著性水平和置信区间是统计学中的两个重要概念，它们之间存在一定的关系。理解这种关系，对于我们进行有效的统计推断和决策具有重要的意义。