今天鞋百科给各位分享如何区分显著性的知识，其中也会对商标不具有显著性是如何判断的呢?(商标不具有显著性是如何判断的呢图片)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

商标不具有显著性是如何判断的呢?

判定一个商标是否具有显著性需要注意好三个方面：

商标本身的构成要素是否具有可识性

商标由字符，图形，字母，数字，三维符号，颜色组合，声音等的组合构成。由单个或两个字母商标或简单字符组成的商标，以及由圆圈、三角形或几条波浪线组成的商标基本不具有显著特点。商标太简单容易被驳回。

商标的独创性

从目前的商标注册情况来看，被驳回申请的绝大部分是出现商标近似的情况，问题的根本还是在于商标的显著性不够强烈。我们在注册商标前需要提前对商标进行查询，如果有近似商标，应提前对商标进行进行修改，再进行注册申请。

具体指定使用的商品及服务相结合

商标本身的设计有隐藏的含义，公众看到商标后就能够联想到相关的商品或服务。也可以是商标本身在设计上并不独特，但之前有长期的使用，得到了公众们的认可从而获得注册商标的显著性。

计量经济学的显著性检验

抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。1．显著性检验的含义和原理 显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。2．无效假设 显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异系抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。3．“无效假设”成立的机率水平 检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%（常写为p≤0.05），其含义是将同一实验重复100次，两者结果间的差异有5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立，可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的，则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著，常记为p≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为非常显著。

如何判断一个商标是否有显著性

统计上的显著性和实际上的显著性的有什么区别？

具体说，统计的显著性是基于某种概率分布的，前提都要假设数据取自某分布。然后提出一个规则，符合这个规则的认为统计显著，不符合的认为统计不显著。与” 统计显著性”相对应的是”实际显著性”。一个统计上显著的回归系数是否大到足以具有实践上的意义呢? 一种统计上显著的效应是否大到成为一个重要的问题呢? 我们称这样的显著性为”实际显著性”, 以区别于前面所述的”统计显著性”。实际上的显著性也就是实质的显著性，它的定义主要是靠人的主观判断，如果没有一个实质的显著性定义的话，那么可以认为统计的显著性是对实质显著性的一种度量，是一个模型，但凡模型都会有错，因此在做假设检验的时候要慎重。