Wikipédia:Artigos destacados/arquivo/Significância estatística

A significância estatística é considerada um procedimento para verificar a discrepância de uma hipótese estatística em relação aos dados observados, utilizando uma medida de evidência (p-valor). Este procedimento foi definido por Ronald Fisher no início do século XX como teste de significância. Entretanto, cabe notar que o termo significância não implica importância e o termo significância estatística não quer dizer significância prática. Por exemplo, o termo significância clínica se refere à importância prática do efeito de um tratamento.

O nível de significância $\alpha$ é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira (conhecido como erro do tipo I). Em testes de hipóteses estatísticos, diz-se que há significância estatística ou que o resultado é estatisticamente significante quando o p-valor observado é menor que o nível de significância $\alpha$ definido para o estudo. O nível de significância é geralmente determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados e tradicionalmente fixado em 0,05 ou menos, dependendo da área de estudo. Em muitas áreas de estudo, resultados com nível de significância de 0,05 (probabilidade de erro de 5%) são considerados estatisticamente relevantes.

O p-valor (nível descritivo ou probabilidade de significância) é a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que a estatística observada a partir de uma amostra de uma população quando a hipótese nula é verdadeira. Em outras palavras, o p-valor é o menor nível de significância para o qual se rejeita a hipótese nula. Por exemplo, a hipótese nula é rejeitada a 5% quando o p-valor é menor que 5%. (leia mais...)