Statistiche - significatività statistica

La significatività statistica indica che il risultato di un esperimento o di un test statistico non si verifica in modo casuale ed è attribuibile a una causa certa. La significatività statistica di un risultato potrebbe essere forte o debole ed è molto importante per i settori che dipendono fortemente da lavori di ricerca come assicurazioni, farmaceutica, finanza, fisica e così via.

La significatività statistica aiuta nella scelta dei dati del campione in modo che si possa giudicare il risultato o l'esito del test come realistico e non causato da una causa casuale.

Gli statistici generalmente formulano il grado di significatività statistica in base all'errore di campionamento. Generalmente è accettabile un errore di campionamento del 5%. Anche la dimensione del campione è importante in quanto dovrebbe essere un campione rappresentativo anziché un campione molto ampio, considerando il fatto che i campioni di grandi dimensioni sono soggetti a errori.

Livello di significatività

Un livello al quale un evento è considerato statisticamente significativo è definito come livello di significatività. Gli statistici utilizzano una statistica di test chiamata valore p per ottenere la significatività statistica. Se il valore p di un evento scende al di sotto di un livello particolare, l'evento viene considerato statisticamente significativo. Il valore p è funzione delle deviazioni standard e delle medie dei campioni di dati. Il valore p è la probabilità di un evento che certifica che il risultato del test statistico si è verificato per caso oa causa di un errore di campionamento. In altre parole, è il rischio di fallimento di un test statistico. L'opposto del valore p è il livello di confidenza che è 1 - valore p.

Se il valore p di un risultato è del 5%, significa che il livello di confidenza del risultato è del 95%.