In statistical hypothesis testing, statistical significance (or a statistically significant result) is attained whenever the observed p-value of a test statistic is less than the significance level defined for the study. The p-value is the probability of obtaining results at least as extreme as those observed, given that the null hypothesis is true. The significance level, α, is the probability of rejecting the null hypothesis, given that it is true. This statistical technique for testing the significance of results was developed in the early 20th century.

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  • In statistical hypothesis testing, statistical significance (or a statistically significant result) is attained whenever the observed p-value of a test statistic is less than the significance level defined for the study. The p-value is the probability of obtaining results at least as extreme as those observed, given that the null hypothesis is true. The significance level, α, is the probability of rejecting the null hypothesis, given that it is true. This statistical technique for testing the significance of results was developed in the early 20th century. In any experiment or observation that involves drawing a sample from a population, there is always the possibility that an observed effect would have occurred due to sampling error alone. But if the p-value of an observed effect is less than the significance level, an investigator may conclude that that effect reflects the characteristics of the whole population, thereby rejecting the null hypothesis. A significance level is chosen before data collection, and typically set to 5% or , depending on the field of study. The term significance does not imply importance and the term statistical significance is not the same as research, theoretical, or practical significance. For example, the term clinical significance refers to the practical importance of a treatment effect. (en)
  • Statistisch signifikant, auch statistisch bedeutsam, wird das Ergebnis einer Untersuchung genannt, wenn die statistische Auswertung der Daten ergibt, dass die Wahrscheinlichkeit für die Annahme, die festgestellten Unterschiede zwischen Messgrößen oder Variablen seien durch Zufall derart zustande gekommen, einen zuvor als Signifikanzniveau festgelegten Schwellenwert nicht überschreitet. Ein einfaches Beispiel: Es könnte bezweifelt werden, dass die Münzwürfe eines Schiedsrichters während der EM korrekt waren, da er bei zwanzig ausgeführten Würfen nur 5 mal Kopf, aber 15 mal Zahl präsentiert hat. Durch Zufall kommt bei fairer Münze ein solcher oder noch größerer Unterschied zustande mit einer Wahrscheinlichkeit von etwa 4 % (p = 0,041). Wurde das Signifikanzniveau auf 5 % festgelegt, ist der festgestellte Unterschied also statistisch signifikant, hat man die Schwelle jedoch niedriger angesetzt mit 1 %, ist er es nicht. Die in der Statistik als signifikant bezeichneten Unterschiede werden bedeutsam, indem sie als Hinweis auf einen womöglich ursächlichen Zusammenhang aufgefasst werden. Um die interessanten Fragen zu klären, ob tatsächlich ein solcher Zusammenhang besteht, unter welchen Bedingungen ein Effekt auftreten kann, wie stark der jeweils wäre, und ab welcher Stärke dem in theoretischen oder praktischen Zusammenhängen dann besondere Bedeutung zukommt, sind allerdings oft weitere Untersuchungen und Überlegungen notwendig. Für die Interpretation von Studienergebnissen ist nicht allein die statistische Signifikanz bedeutsam bzw. die Höhe des Signifikanzniveaus, sondern neben den angewandten mathematischen Verfahren und den Bedingungen der Datenerhebung nicht zuletzt auch die für die Untersuchung formulierte Fragestellung. (de)
  • الدلالة الإحصائية (أو الاعتداد أو المغزى الإحصائي أو المعنوية) هي وصف توصف بها نتيجة لتجربة أجريت عندما تكون القيمة الاحتمالية (p-value) أقل من مستوى الدلالة. عند القيام بإجراء علمي جيد فإنه غالباً ما يتم اختيار مستوى الدلالة قبل جمع البيانات، وعادةً ما يكون هذا المستوى 0.05 (5%). يمكن أيضاً استخدام مستويات دلالة أخرى مثل 0.01، وذلك حسب مجال الاختصاص والاستخدام. (ar)
  • En estadística, un resultado o efecto es estadísticamente significativo cuando es improbable que haya sido debido al azar. Una "diferencia estadísticamente significativa" solamente significa que hay evidencias estadísticas de que hay una diferencia; no significa que la diferencia sea grande, importante o radicalmente diferente. El nivel de significación de una prueba estadística es un concepto estadístico asociado a la verificación de una hipótesis. En pocas palabras, se define como la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera (decisión conocida como error de tipo I, o "falso positivo"). La decisión se toma a menudo utilizando el valor p (o p-valor): si el valor p es inferior al nivel de significación, entonces la hipótesis nula es rechazada. Cuanto menor sea el valor p, más significativo será el resultado. En otros términos, el nivel de significación de un contraste de hipótesis es una probabilidad p tal que la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula - cuando ésta es verdadera - no es mayor que p. (es)
  • En statistiques, un résultat est dit statistiquement significatif lorsqu'il est improbable qu'il puisse être obtenu par un simple hasard. Habituellement, on utilise un seuil de signification (une probabilité notée ) de 0,05[réf. nécessaire], ce qui signifie que le résultat observé a moins de 5 % de chances d'être obtenu par hasard. Il est donc jugé statistiquement significatif. Selon les exigences, d'autres seuils de signification peuvent être visés, notamment 0,01. Le seuil observé (p-value, en anglais) peut être calculé et il correspond à la probabilité que le résultat obtenu soit le fruit du hasard. Par opposition, un résultat statistiquement non significatif est un résultat qui a possiblement (à plus de 5% de chances) été obtenu par hasard. Cependant, de nouvelles recherches montrent qu'un test statistiquement significatif ne correspond à une évidence forte que pour une p-value de 0,5 % ou même 0,1 %, c'est-à-dire une chance sur mille d'être dû au hasard. (fr)
  • In statistica la significatività è la possibilità rilevante che compaia un determinato valore. Ci si riferisce anche come statisticamente differente da zero; ciò non significa che la "significatività" sia rilevante, o vasta, come indurrebbe a pensare la parola. Ma solo che è diversa dal numero limite. (it)
  • Significantie is een begrip uit de statistiek. Een waargenomen effect of correlatie wordt significant genoemd als het onaannemelijk lijkt dat het effect of de correlatie op toeval berust. In het alledaags spraakgebruik wordt "significant" als synoniem voor 'betekenisvol', 'belangrijk', gebruikt. In die zin is in de statistiek een significante uitkomst 'betekenisvol' als bewijs tegen een toevallig ontstaan. Om een subtiele betekenisverwarring te voorkomen, wordt in de geneeskunde daarom van "klinisch significant" gesproken bij onderzoeksresultaten die niet alleen meetbaar zijn, maar ook in de geneeskundige praktijk betekenisvol zijn. (nl)
  • 有意(ゆうい、独: Signifikanz、英: significance)は、確率論・統計学の用語で、「確率的に偶然とは考えにくく、意味があると考えられる」ことを指す。 (ja)
  • Poziom istotności – maksymalne dopuszczalne prawdopodobieństwo popełnienia błędu I rodzaju (zazwyczaj oznaczane symbolem α). Określa tym samym maksymalne ryzyko błędu, jakie badacz jest skłonny zaakceptować. Wybór wartości α zależy od badacza, natury problemu i od tego, jak dokładnie chce on weryfikować swoje hipotezy, najczęściej przyjmuje się α = 0,05; rzadziej 0,1, 0,03, 0,01 lub 0,001. Wartość założonego poziomu istotności jest porównywana z wyliczoną z testu statystycznego p-wartością (czasem porównuje się od razu wartości statystyki testowej z wartością odpowiadającą danemu poziomowi istotności). Jeśli p-wartość jest większa, oznacza to, iż nie ma powodu do odrzucenia tzw. hipotezy zerowej H0, która zwykle stwierdza, że obserwowany efekt jest dziełem przypadku. (pl)
  • Em estatística um resultado tem significância estatística se for improvável que tenha ocorrido por acaso. Mais concretamente, a significância está relacionada ao nível de confiança ao rejeitar a hipótese nula quando esta na verdade é verdadeira (erro do tipo I). O nível de significância de um resultado é também chamado de e não deve ser confundido com o valor p (p-value). Teste de significância é uma expressão cunhada por Ronald Fisher. O nível de significância não deve ser confundido com probabilidade de significância, uma vez que não é uma probabilidade. Por exemplo, ao fazer um teste com uma média, se fosse possível repetir um número muito grande de amostras para calcular a média, em aproximadamente 5% dessas amostras, seria rejeitada a hipótese nula quando esta é verdadeira. Assim, como em um experimento real, somente é coletada uma amostra, espera-se que esta seja uma da 95% onde a hipótese nula é realmente falsa. Assim tem-se confiança no resultado obtido. Como outro exemplo, ao se calcular um intervalo de confiança 95%, equivalente a um erro Tipo I de 5%, tem-se confiança que o intervalo contêm o parâmetro estimado. No entanto, uma vez que reporta-se um intervalo numérico, o parâmetro populacional desconhecido ou está dentro do intervalo ou fora; não existe uma probabilidade desse intervalo conter o parâmetro. Outro exemplo: podemos escolher um nível de significância de 5%, e calcular um valor crítico de um parâmetro (por exemplo a média) de modo que a probabilidade de ela exceder esse valor, dada a verdade da hipótese nula, ser 5%. Se o valor estatístico calculado (ou seja, o nível de 5% de significância anteriormente escolhido) exceder o valor crítico, então o resultado é significativo "ao nível de 5%". Se o nível de significância (ex: 5% anteriormente dado) é menor, o valor é menos provavelmente um extremo em relação ao valor crítico. Deste modo, um resultado que é "significante ao nível de 1%" é mais significante do que um resultado que é significante "ao nível de 5%". No entanto, um teste ao nível de 1% é mais susceptível de padecer do erro do tipo II do que um teste de 5% e por isso terá menos poder estatístico. Ao divisar um teste de hipóteses, o técnico deverá tentar maximizar o poder de uma dada significância, mas ultimamente tem de reconhecer que o melhor resultado que se pode obter é um compromisso entre significância e poder, em outras palavras, entre os erros de tipo I e tipo II. É importante ressaltar que os valores p Fisherianos são filosoficamente diferentes dos erros de tipo I de Neyman-Pearson. Esta confusão é infelizmente propagada por muitos livros de estatística. (pt)
  • В статистике величину называют статисти́чески зна́чимой, если мала вероятность случайного возникновения этой величины или ещё более крайних величин. Здесь под крайностью понимается степень отклонения тестовой статистики от нуль-гипотезы. Разница называется статистически значимой, если появление имеющихся данных (или ещё более крайних данных) было бы маловероятно, если предположить, что эта разница отсутствует; это выражение не означает, что данная разница должна быть велика, важна, или значима в общем смысле этого слова. Общая картина проблемы такова: дана выборка из некоторого пространства элементарных событий (например, список пациентов, прошедших обследование на некоторую болезнь) и, возможно, значения на этой выборке некоторых переменных (функций от , например — возраст пациента, интенсивность курения, количество часов физических упражнений и т. п.). Вероятностное распределение на не известно, а, наоборот, является здесь главным объектом поиска. Различные гипотезы соответствуют различным возможным вероятностным распределениям на . Точный смысл термина «гипотеза» — набор утверждений, который содержит полное описание некоторого вероятностного распределения. (ru)
  • 顯著性差異(ρ),是統計學上對數據差異性的評價。 當數據之間具有了顯著性差異,就說明參與比對的數據不是來自於同一總體(Population),而是來自於具有差異的兩個不同總體。 * 這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象,如比-西一般能力測驗中,大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。 * 也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變,因而前測後測的數據會有顯著性差異。例如,記憶術研究發現,被試學習某記憶法前的成績和學習記憶法後的記憶成績會有顯著性差異,這一差異很可能來自於學××記憶法對被試記憶能力的改變。 (zh)
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  • الدلالة الإحصائية (أو الاعتداد أو المغزى الإحصائي أو المعنوية) هي وصف توصف بها نتيجة لتجربة أجريت عندما تكون القيمة الاحتمالية (p-value) أقل من مستوى الدلالة. عند القيام بإجراء علمي جيد فإنه غالباً ما يتم اختيار مستوى الدلالة قبل جمع البيانات، وعادةً ما يكون هذا المستوى 0.05 (5%). يمكن أيضاً استخدام مستويات دلالة أخرى مثل 0.01، وذلك حسب مجال الاختصاص والاستخدام. (ar)
  • In statistica la significatività è la possibilità rilevante che compaia un determinato valore. Ci si riferisce anche come statisticamente differente da zero; ciò non significa che la "significatività" sia rilevante, o vasta, come indurrebbe a pensare la parola. Ma solo che è diversa dal numero limite. (it)
  • Significantie is een begrip uit de statistiek. Een waargenomen effect of correlatie wordt significant genoemd als het onaannemelijk lijkt dat het effect of de correlatie op toeval berust. In het alledaags spraakgebruik wordt "significant" als synoniem voor 'betekenisvol', 'belangrijk', gebruikt. In die zin is in de statistiek een significante uitkomst 'betekenisvol' als bewijs tegen een toevallig ontstaan. Om een subtiele betekenisverwarring te voorkomen, wordt in de geneeskunde daarom van "klinisch significant" gesproken bij onderzoeksresultaten die niet alleen meetbaar zijn, maar ook in de geneeskundige praktijk betekenisvol zijn. (nl)
  • 有意(ゆうい、独: Signifikanz、英: significance)は、確率論・統計学の用語で、「確率的に偶然とは考えにくく、意味があると考えられる」ことを指す。 (ja)
  • Poziom istotności – maksymalne dopuszczalne prawdopodobieństwo popełnienia błędu I rodzaju (zazwyczaj oznaczane symbolem α). Określa tym samym maksymalne ryzyko błędu, jakie badacz jest skłonny zaakceptować. Wybór wartości α zależy od badacza, natury problemu i od tego, jak dokładnie chce on weryfikować swoje hipotezy, najczęściej przyjmuje się α = 0,05; rzadziej 0,1, 0,03, 0,01 lub 0,001. Wartość założonego poziomu istotności jest porównywana z wyliczoną z testu statystycznego p-wartością (czasem porównuje się od razu wartości statystyki testowej z wartością odpowiadającą danemu poziomowi istotności). Jeśli p-wartość jest większa, oznacza to, iż nie ma powodu do odrzucenia tzw. hipotezy zerowej H0, która zwykle stwierdza, że obserwowany efekt jest dziełem przypadku. (pl)
  • 顯著性差異(ρ),是統計學上對數據差異性的評價。 當數據之間具有了顯著性差異,就說明參與比對的數據不是來自於同一總體(Population),而是來自於具有差異的兩個不同總體。 * 這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象,如比-西一般能力測驗中,大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。 * 也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變,因而前測後測的數據會有顯著性差異。例如,記憶術研究發現,被試學習某記憶法前的成績和學習記憶法後的記憶成績會有顯著性差異,這一差異很可能來自於學××記憶法對被試記憶能力的改變。 (zh)
  • In statistical hypothesis testing, statistical significance (or a statistically significant result) is attained whenever the observed p-value of a test statistic is less than the significance level defined for the study. The p-value is the probability of obtaining results at least as extreme as those observed, given that the null hypothesis is true. The significance level, α, is the probability of rejecting the null hypothesis, given that it is true. This statistical technique for testing the significance of results was developed in the early 20th century. (en)
  • Statistisch signifikant, auch statistisch bedeutsam, wird das Ergebnis einer Untersuchung genannt, wenn die statistische Auswertung der Daten ergibt, dass die Wahrscheinlichkeit für die Annahme, die festgestellten Unterschiede zwischen Messgrößen oder Variablen seien durch Zufall derart zustande gekommen, einen zuvor als Signifikanzniveau festgelegten Schwellenwert nicht überschreitet. (de)
  • En estadística, un resultado o efecto es estadísticamente significativo cuando es improbable que haya sido debido al azar. Una "diferencia estadísticamente significativa" solamente significa que hay evidencias estadísticas de que hay una diferencia; no significa que la diferencia sea grande, importante o radicalmente diferente. En otros términos, el nivel de significación de un contraste de hipótesis es una probabilidad p tal que la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula - cuando ésta es verdadera - no es mayor que p. (es)
  • En statistiques, un résultat est dit statistiquement significatif lorsqu'il est improbable qu'il puisse être obtenu par un simple hasard. Habituellement, on utilise un seuil de signification (une probabilité notée Par opposition, un résultat statistiquement non significatif est un résultat qui a possiblement (à plus de 5% de chances) été obtenu par hasard. Cependant, de nouvelles recherches montrent qu'un test statistiquement significatif ne correspond à une évidence forte que pour une p-value de 0,5 % ou même 0,1 %, c'est-à-dire une chance sur mille d'être dû au hasard. (fr)
  • Em estatística um resultado tem significância estatística se for improvável que tenha ocorrido por acaso. Mais concretamente, a significância está relacionada ao nível de confiança ao rejeitar a hipótese nula quando esta na verdade é verdadeira (erro do tipo I). O nível de significância de um resultado é também chamado de e não deve ser confundido com o valor p (p-value). Teste de significância é uma expressão cunhada por Ronald Fisher. (pt)
  • В статистике величину называют статисти́чески зна́чимой, если мала вероятность случайного возникновения этой величины или ещё более крайних величин. Здесь под крайностью понимается степень отклонения тестовой статистики от нуль-гипотезы. Разница называется статистически значимой, если появление имеющихся данных (или ещё более крайних данных) было бы маловероятно, если предположить, что эта разница отсутствует; это выражение не означает, что данная разница должна быть велика, важна, или значима в общем смысле этого слова. Общая картина проблемы такова: дана выборка из некоторого пространства (ru)
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  • Statistical significance (en)
  • دلالة إحصائية (ar)
  • Statistische Signifikanz (de)
  • Significación estadística (es)
  • Signification statistique (fr)
  • Significatività (it)
  • 有意 (ja)
  • Significantie (nl)
  • Poziom istotności (pl)
  • Significância estatística (pt)
  • Статистическая значимость (ru)
  • 显著性差异 (zh)
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