两个值均应用于假设检验中。
显著性水平为实验之前人为确定的值，如0.05、0.1等，用α表示。表示原假设为真时，拒绝原假设的概率，即犯错误的概率。
根据α，可以求出相应的分位数，以正态分布为例，其图像为
显著性水平
根据可算出其上侧分位数，认为如果预测的数值大于1.64，则其所对应的面积将小于红色区域的面积，犯错误的概率小于0.05，接受原假设。如果预测值小于1.64，拒绝原假设.
显著性概率值
p值
显著性概率值α，指的图中深色区域的面积。如果没有p值，我们需要将预测值与上侧分位数值做对比，如果大于显著水平所对应的上侧分位数，接受原假设，小于上侧分位数，拒绝原假设。p值直接给出了实际值大于预测值的概率，即图中深色区域的面积。p<=α,接受原假设，p>α拒绝原假设。
太多文字了，估计没有解释清楚。
