看一个检验是否是显著的，我们通常根据检验统计量的相伴概率和显著性水平进行比较，如果相伴概率小于给定的显著性水平，则说明该检验是显著的，或者是显著的拒绝原假设

在进行t检验时，显著性水平（也称为α水平）用于确定我们拒绝原假设的概率门槛。相伴概率（p-value）表示在假设原假设正确的情况下，观察到检验统计量等于或大于实际值的概率。为了结果显著，我们希望相伴概率小于显著性水平。

给定相伴概率为0.056，我们分析如下显著性水平：

- A: 显著性水平=1% (0.01)
- p=0.056 > 0.01，因此在1%的显著性水平下，结果不是显著的。

- B: 显著性水平=5% (0.05)
- p=0.056 > 0.05，因此在5%的显著性水平下，结果不是显著的。

- C: 显著性水平=10% (0.10)
- p=0.056 < 0.10，因此在10%的显著性水平下，结果是显著的。

- D: 显著性水平=15% (0.15)
- p=0.056 < 0.15，因此在15%的显著性水平下，结果是显著的。

因此，正确答案是 C 和 D，即在显著性水平为10%和15%的情况下，该检验是显著的。

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#### 总结分析

表格形式总结：

| 显著性水平 | 相伴概率 (p) | 显著性判断 |
|------------|--------------|-----------|
| 1% | p = 0.056 > 0.01 | 不显著 |
| 5% | p = 0.056 > 0.05 | 不显著 |
| 10% | p = 0.056 < 0.10 | 显著 |
| 15% | p = 0.056 < 0.15 | 显著 |

通过上述分析，我们可以确定显著性水平与相伴概率的关系，这帮助我们理解统计测试中显著性的解释。