Um resultado de teste é estatisticamente significativo quando a estatística da amostra é atípica o suficiente em relação à hipótese nula para que podemos rejeitar a hipótese nula para toda a população.
O nível de significância é geralmente determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados e é 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.
A diferença mínima significativa (DMS) deste teste é calculada por: sendo Z o valor tabela a um dado nível de significância (α) e com n e n' graus de liberdade. Tal que, n= numero de médias abrangidas e n'= graus de liberdade do resíduo.
O p- valor 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 ela é verdadeira. Isto significa que o nível de significância é o limite superior para a probabilidade de se rejeitar incorretamente a hipótese nula quando ela é verdadeira.
O nível de significância é geralmente determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados e é 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.
Em Statistical Methods for Research Workers, Fisher chamou os testes de hipóteses de testes de significância, sugeriu a probabilidade de 0,05 como o nível de corte para rejeitar a hipótese nula e aplicou essa probabilidade a uma distribuição normal com um teste bicaudal.
Em Statistical Methods for Research Workers, Fisher também introduziu o valor aproximado de 1,96 para o 97,5-percentil de uma distribuição normal usado em probabilidade e estatística e popularizou o conceito de p- valor. Apesar da indicação da probabilidade de 0,05, Fisher não pretendia que o nível de significância fosse fixo.
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