Уровень значимости (α-уровень) в статистических исследованиях представляет собой порог, ниже которого наблюдаемый результат считается статистически значимым. 1 Обычно используют значения 0,01 (1%) или 0,05 (5%). 12

Процесс расчёта уровня значимости включает несколько шагов: 1

1. Выдвижение гипотез. 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. Установка уровня значимости. 1 Выбор подходящего уровня значимости зависит от конкретной области исследования и желаемого баланса между ошибками первого и второго типа. 1
3. Расчет размера выборки. 1 Объём выборки играет решающую роль в определении статистической значимости. 1
4. Нахождение стандартного отклонения. 1 Оно требуется для оценки изменчивости данных в выборке и необходимо для расчёта статистики испытаний. 1
5. Вычисление t-score. 1 Показатель t рассчитывается по формуле: t = (выборочное среднее — гипотетическое среднее) / (стандартная ошибка). 1
6. Нахождение степеней свободы. 1 Под степенями свободы понимается количество независимых наблюдений, которое может быть использовано для оценки в ходе статистического анализа. 1
7. Использование Т-образной таблицы. 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

Результат считается статистически значимым, если он имеет низкую вероятность случайного появления и p-значение ниже заранее установленного порога. 1