临界值是在原假设下，检验统计量在分布图上的点，这些点定义一组要求否定原假设的值。这组值称为临界或否定区域。通常，单侧检验有一个临界值，双侧检验有两个临界值。在临界值处，当原假设为真时，检验统计量在检验的否定区域中有值的概率等于显著性水平（用 α 或 alpha 表示）。
图 A图 Bα = .0.05 时的标准正态分布上的临界值图 A 显示当检验统计量的值等于或大于 1.64（本例中的临界值）时，单尾 Z 检验的结果显著。阴影面积表示曲线下方面积出现类型 I 错误的概率（在本例中，α = 5%）。图 B 显示当检验统计量的绝对值等于或大于 1.96（本例中的临界值）时，双尾 Z 检验的结果显著。两个阴影面积加在一起等于曲线下方面积的 5% (α)。