o nível de significância, também denotado como alfa ou α, é uma medida da força da evidência que deve estar presente na sua amostra antes que você rejeite a hipótese nula e conclua que o efeito é estatisticamente significativo. O pesquisador determina o nível de significância antes de realizar a experiência.
O nível de significância é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. Por exemplo, um nível de significância de 0,05 indica um risco de 5% de concluir que existe uma diferença quando não há diferença real., Níveis de significância mais baixos indicam que você precisa de provas mais fortes antes de rejeitar a hipótese nula.
Use os níveis de significância durante o teste de hipóteses para ajudá-lo a determinar qual hipótese o Suporte de dados. Compare o seu valor-p com o seu nível de significância. Se o valor-p for inferior ao seu nível de significância, você pode rejeitar a hipótese nula e concluir que o efeito é estatisticamente significativo. Em outras palavras, a evidência em sua amostra é forte o suficiente para ser capaz de rejeitar a hipótese nula ao nível da população.,sinónimos: