Для расчёта уровня статистической значимости в научных исследованиях необходимо выполнить следующие шаги: 1

1. Выдвинуть гипотезы. 1 Нужно чётко определить нулевую (H0) и альтернативную (Ha) гипотезы, отражающие вопрос или утверждение исследования. 1 Нулевая гипотеза предполагает отсутствие эффекта или различия, а альтернативная — наличие эффекта или различия. 1
2. Установить уровень значимости (α). 13 Это порог, ниже которого наблюдаемый результат считается статистически значимым. 1 Обычно используются уровни значимости 0,05 (5%) и 0,01 (1%). 1 Выбор подходящего уровня значимости зависит от конкретной области исследования и желаемого баланса между ошибками первого и второго типа. 1
3. Рассчитать размер выборки. 1 Больший объём выборки, как правило, увеличивает мощность анализа для обнаружения значимых эффектов или различий. 1 Адекватное определение размера выборки должно основываться на таких факторах, как желаемая мощность, величина эффекта и вариабельность данных. 1
4. Найти стандартное отклонение. 1 Во многих статистических тестах стандартное отклонение (или стандартная ошибка) требуется для оценки изменчивости данных в выборке. 1 Стандартное отклонение даёт представление о разбросе точек данных вокруг среднего значения и необходимо для расчёта статистики испытаний. 1
5. Рассчитать t-Score. 1 Для тестов, включающих средние значения или разность средних, таких как t-тест, необходимо вычисление t-score. 1 t-шкала измеряет, насколько сильно выборочное среднее отклоняется от гипотетического популяционного среднего с точки зрения стандартной ошибки. 1 Показатель t рассчитывается по формуле: t = (выборочное среднее - гипотетическое среднее) / (стандартная ошибка). 1
6. Найти степени свободы. 1 Под степенями свободы понимается количество независимых наблюдений, которое может быть использовано для оценки в ходе статистического анализа. 1 Для t-теста степени свободы обычно определяются объёмом выборки и конкретным дизайном исследования. 1
7. Использовать Т-образную таблицу. 1 Для определения статистической значимости исследователи сравнивают вычисленный t-score с критическими значениями, полученными из t-таблицы, или используют программные средства, автоматически рассчитывающие p-значения. 1 Критические значения указывают на порог, за которым результаты считаются статистически значимыми при выбранном уровне значимости. 1

Для упрощения расчётов также используют онлайн-калькуляторы. 2