关于假设检验中，显著性水平的一点疑惑

Question

课本例题：在a=0.05，总体方差已知的条件下，算出来的Z值等于+2.50，而查表得a=0.05对应的零界值是+/-1.96（双尾假设检验）。因为算的Z值大于零界值，所以拒绝原假设。
我的疑惑是，a等于多少，才能不拒绝原假设（不知道这个疑问有没有违背数理统计的原则，不过我在网上貌似看到这种做法叫显著性水平的选取）？然后我就拿了几个a值算了一下，发现a=0.1时临界值为+/-1.645，a=0.05时临界值为+/-1.96，a=0.01时临界值为+/-2.58（假设都在双尾假设检验的情况下）。可以看到显著性水平越小，其临界值的取值越大，那么在a=0.01的情况下，可以使例题中的原假设成立！！
我就觉得很奇怪，按我的逻辑，为了不拒绝原假设，要是a=0.05，也就是95%的置信水平下拒绝原假设，那么就稍稍降低置信水平。可数据告诉我，当置信水平越高，原假设越不容易被拒绝！！要是这样的话，我们以后做假设检验，显著性水平取越小，原假设越可能成立了，而且我们可以信心满满地说，“我们有99%的把握说明原假设为真。”，却不知道怎么解释，“在95%的置信水平下，拒绝原假设。”
当我想到这里，我是真的醉了。。完全卷入自己的想法中，找不到原因解释这个说法。。
求各位大神解答小弟的疑惑~

Answer 1

a=0.05说明你如果拒绝原假设会有0.05的概率犯错误，这是一个反证法的思想，你不能证明一个问题(H0)是对是错，那你就看看能不能找证据证明它错，但是你也会犯错，这个a就是你犯错误的概率的容忍限度，一般用p值来表示你犯错误的概率，若p<a，说明你用你的证据拒绝H0会有p概率犯错(毕竟没有绝对完美的真理)，但是在容忍度a内，所以就可以有信心地说，在容忍度内，我可以拒绝H0，并且知道确切的错误率p。

Answer 2

a=0.05说明你如果拒绝原假设会有0.05的概率犯错误，这是一个反证法的思想，你不能证明一个问题(H0)是对是错，那你就看看能不能找证据证明它错，但是你也会犯错，这个a就是你犯错误的概率的容忍限度，一般用p值来表示你犯错误的概率，若p<a，说明你用你的证据拒绝H0会有p概率犯错(毕竟没有绝对完美的真理)，但是在容忍度a内，所以就可以有信心地说，在容忍度内，我可以拒绝H0，并且知道确切的错误率p。

Answer 3

“我们有99%的把握说明原假设为真。”，在这么大的把握中，原假设的可能区间也非常大。如果是100%的把握原假设为真，那么置信区间是负无穷大到正无穷大，这是没有意义的。你要的是在比较大的把握的情况下，得到一个小的区间。本回答被网友采纳

Answer 4

楼主，你闹明白了吗，可否跟我解释一下。我也是被这个问题困扰，不能自拔啊。