显著差异的判别主要通过统计检验和显著性水平设定实现，具体方法如下：

一、核心方法与步骤

1. 选择统计检验方法

   • t检验 ：适用于比较两个样本均值差异，包括独立样本t检验（不同组）、配对样本t检验（同一组前后对比）和单样本t检验（样本与总体均值对比）。

   • 方差分析（ANOVA） ：用于比较三个或更多组均值差异，需结合多重比较方法（如LSD、Tukey等）确定具体差异组。

   • 非参数检验 ：当数据不服从正态分布时，可用Mann-Whitney U检验或Wilcoxon符号秩检验。

2. 设定显著性水平（α）

   • 常用0.05（5%）或0.01（1%）作为阈值，p值小于该值则认为结果显著。例如，p<0.05表示存在极显著性差异。

3. 计算与解读结果

   • 通过统计软件（如SPSS）计算t值、F值或p值，与预设显著性水平对比。若p值小于α，则拒绝零假设，认为存在显著差异。

二、注意事项

• 数据正态性 ：t检验和ANOVA要求数据近似正态分布，非正态数据需选择非参数检验。

• 多重比较校正 ：ANOVA后需使用Bonferroni、Tukey等方法控制假阳性率，避免过度解读。

• 方向性描述 ：结果需明确差异方向（如显著增大或减小），仅p值大小不足以说明结论。

通过以上方法，可科学判断数据间是否存在显著差异，并确保结论的可靠性。