1%、5%、10%显著，这是统计学中常见的三个显著水平。在研究中，我们常常需要判断一个结果是否具有显著性，也就是说，是否可以排除随机性的干扰，从而认为这个结果是真实存在的。

当我们进行假设检验时，需要确定显著性水平。通常情况下，我们会选择1%、5%或10%这三个水平进行检验。这里的数字代表了我们所能接受的错误率。例如，如果我们选择5%的显著性水平，那么我们会将结果与一个5%的错误率进行比较，也就是说，我们有5%的概率犯错。

在实际应用中，我们需要根据研究的具体情况来选择显著性水平。如果我们需要对结果进行高度确定，那么可以选择1%的显著性水平。如果我们可以容忍一定的错误率，那么可以选择5%或10%的显著性水平。

需要注意的是，显著性水平并不代表着结果的重要性。一个结果即使达到了1%的显著性水平，也并不一定具有实际意义。因此，在研究中，我们需要综合考虑显著性水平和结果的实际意义，才能得出准确的结论。

总之，1%、5%、10%显著是统计学中常见的三个显著性水平，我们需要根据研究的具体情况来选择合适的显著性水平，并综合考虑结果的显著性和实际意义，才能得出准确的结论。