mức

Mức ý nghĩa 1% và độ tin cậy 99% là cùng một ngưỡng, không phải hai ngưỡng khác nhau.

Khi so sánh hai tỉ lệ bằng kiểm định hai phía, khoảng tin cậy (confidence level) $99\%$ và mức ý nghĩa (significance level) $\alpha = 0.01$ luôn cho cùng một kết luận: khoảng không chứa $0$ thì giá trị $p$ nhỏ hơn $0.01$, và ngược lại. Quan hệ giữa chúng là $C = 1 - \alpha$, nên đề cho khoảng $98\%$ tức là đang làm việc ở mức $2\%$ cho kiểm định hai phía. Học sinh hay đọc "khoảng $99\%$" rồi kết luận "có bằng chứng ở mức $99\%$" — câu này vô nghĩa, vì mức ý nghĩa phải là một số nhỏ như $0.01$ chứ không phải $0.99$.

Mức của một biến phân loại là một nhóm, không phải một con số đo được.

Trong bảng phân loại kế toán viên, biến "cấp bậc" có đúng hai mức là junior và senior, còn biến "cách đi làm" có bốn mức: đi bộ, xe buýt, tự lái, đi chung xe. Do đó khi đề hỏi tỉ lệ người vừa ở mức senior vừa đi chung xe, ta lấy ô giao của hai mức đó chia cho tổng, tức $20/320$, chứ không chia cho tổng của riêng cột senior. Nhầm mẫu số là lỗi mất điểm phổ biến nhất ở dạng bảng hai chiều.

Mức ý nghĩa phải được chọn trước khi nhìn thấy giá trị $p$.

Với $p = 0.025$, ở mức $5\%$ ta bác bỏ giả thuyết không, nhưng ở mức $1\%$ thì không — cùng một dữ liệu mà kết luận ngược nhau chỉ vì ngưỡng khác nhau. Vì vậy nếu học sinh đọc được $p = 0.025$ rồi mới "chọn" $\alpha = 0.05$ để có kết quả đẹp, đó là gian lận thống kê chứ không phải suy luận. Đề AP thường nêu sẵn mức trong đầu bài; nhiệm vụ của thí sinh là dùng đúng con số ấy, không tự đổi.

Số mức của hai biến quyết định bậc tự do, không phải cỡ mẫu.

Với bảng gồm $r$ mức ở hàng và $c$ mức ở cột, bậc tự do (degrees of freedom) là $(r-1)(c-1)$, hoàn toàn độc lập với việc có $320$ hay $3200$ quan sát. Nhiều em lấy $n - 1$ theo thói quen từ kiểm định $t$, và thế là tra sai phân phối ngay từ bước đầu. Cỡ mẫu chỉ ảnh hưởng đến giá trị của thống kê kiểm định và đến điều kiện tần số kỳ vọng, chứ không ảnh hưởng đến bậc tự do.