Se a diferença não é devida ao acaso, dizemos que é uma diferença estatisticamente significativa. São inúmeras as situações em que precisamos ter certeza de que as diferenças que observamos não são explicadas por acaso. É a base do método científico. Por exemplo, vamos pensar sobre uma pesquisa médica.
Se o valor-p for menor que 0.05, devemos rejeitar a hipótese nula de que não há diferença entre as médias e concluir que existe uma diferença significativa. Se o valor-p for maior que 0.05, não é possível concluir que existe uma diferença significativa.
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.
Quando se conclui que uma diferença não é estatisticamente significativa, isso não indica propriamente que as médias sejam iguais, ou que não exista um efeito substantivo. Indica apenas que não houve evidência suficientemente forte para provar que a hipótese nula era falsa (Rumsey, 2009).
Para a hipótese nula ser rejeitada, um resultado observado precisa ser estatisticamente significante. ... é estabelecido em 5% (probabilidade de erro do tipo I é 5%), um resultado estatisticamente significante é aquele em que o p-valor observado é menor que 5%.
Use um teste de igualdade de variâncias para testar a igualdade de variâncias entre populações ou níveis de fator. Muitos procedimentos estatísticos, como a análise de variância (ANOVA) e a regressão, suponha que, embora diferentes amostras possam vir de populações com médias diferentes, elas têm a mesma variância.
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