Nível de significância

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Nível de significância 
 
O nível de significância é um conceito estatístico fundamental utilizado para 
avaliar a credibilidade de uma conclusão baseada em dados amostrais. Ele representa 
a probabilidade de rejeitar uma hipótese nula quando ela é realmente verdadeira. Em 
outras palavras, indica a chance de se cometer um erro do tipo I, ou seja, de afirmar 
que existe uma diferença ou relação significativa entre variáveis quando na verdade 
não existe.
Quando realizamos testes de hipóteses estatísticas, geralmente formulamos uma 
hipótese nula (H0), que assume que não há efeito, relação ou diferença entre 
variáveis na população. O nível de significância, frequentemente denotado pelo 
símbolo α (alfa), é o limite máximo que estamos dispostos a aceitar para cometer um 
erro do tipo I ao rejeitar a hipótese nula.
O valor mais comum para o nível de significância é 0,05 (ou 5%). Isso significa 
que, se conduzirmos o teste de hipóteses muitas vezes, aceitaremos erroneamente 
que há uma diferença significativa entre os grupos apenas em 5% das vezes, quando 
na verdade não há diferença na população.
Ao realizar um teste de hipóteses, calculamos uma estatística de teste (por 
exemplo, um valor-z ou t) a partir dos dados amostrais e comparamos esse valor com 
um valor crítico derivado da distribuição de probabilidade apropriada (como a 
distribuição normal padrão ou a distribuição t de Student). Se a estatística de teste 
estiver além do valor crítico (ou se o valor-p associado for menor que o nível de 
significância), podemos rejeitar a hipótese nula em favor da hipótese alternativa.
O nível de significância é escolhido antes de realizar o teste de hipóteses e é 
crucial na interpretação dos resultados. Um nível de significância mais baixo (por 
exemplo, 0,01 ou 1%) indica uma maior cautela contra erros do tipo I, mas pode 
aumentar a chance de um erro do tipo II (falha em rejeitar uma hipótese nula falsa). 
Por outro lado, um nível de significância mais alto (por exemplo, 0,10 ou 10%) pode 
aumentar o risco de erros do tipo I, mas reduz o risco de erros do tipo II.
É importante ressaltar que o nível de significância não está diretamente 
relacionado à importância ou relevância prática do resultado encontrado. Um 
resultado estatisticamente significativo apenas indica que a diferença observada é 
improvável de ter ocorrido apenas por acaso, mas não fornece informações sobre a 
magnitude ou impacto dessa diferença.
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