La significación estadística se refiere a la probabilidad de que un resultado observado en un estudio sea el resultado del azar o si indica una diferencia real o efecto causal. En otras palabras, se utiliza para determinar si una relación o diferencia entre variables es estadísticamente significativa o si puede atribuirse al azar.
El análisis de significación estadística se realiza mediante pruebas de hipótesis, en las que se establecen una hipótesis nula y una hipótesis alternativa. La hipótesis nula afirma que no hay diferencia o relación entre las variables, mientras que la hipótesis alternativa afirma lo contrario.
Se utiliza un valor de significancia, conocido como nivel de significancia, para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula. El nivel de significancia generalmente se establece en un valor predeterminado, como 0.05 o 0.01, y representa la probabilidad de que los resultados observados sean el resultado del azar.
Si el valor p obtenido del análisis estadístico es menor que el nivel de significancia establecido, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que hay una diferencia o relación estadísticamente significativa. Por el contrario, si el valor p es mayor que el nivel de significancia, no se puede rechazar la hipótesis nula y se concluye que no hay una diferencia o relación estadísticamente significativa.
Es importante destacar que la significación estadística no implica necesariamente importancia práctica o relevancia clínica. Un resultado puede ser estadísticamente significativo pero tener un efecto muy pequeño en la práctica o viceversa. Por lo tanto, es esencial considerar también el tamaño del efecto y su interpretación en el contexto del problema de investigación.
En resumen, la significación estadística es una herramienta utilizada en el análisis de datos para determinar si los resultados observados son estadísticamente significativos o si pueden atribuirse al azar. Ayuda a tomar decisiones en función de la evidencia estadística disponible y es fundamental en la investigación científica y otros campos que utilizan el análisis de datos.
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