Tilastollinen merkitsevyys on matemaattinen työkalu, jota käytetään määrittämään, johtuuko kokeen tulos tiettyjen tekijöiden välisestä suhteesta vai pelkästään sattumasta. Tätä käsitettä käytetään yleisesti lääketieteen alalla lääkkeiden ja rokotteiden testaamiseen ja sairauden syy -tekijöiden määrittämiseen. Tilastollista merkitystä käytetään myös psykologian, ympäristöbiologian ja muiden tieteenalojen aloilla, joilla tutkimusta tehdään kokeilemalla.
Tilastot ovat numeeristen joukkojen tai populaatioiden matemaattisia laskelmia, joita manipuloidaan tapahtuman esiintymisen todennäköisyyden tuottamiseksi. Käytetään otosta ja laskentatuloksia sovelletaan koko populaatioon. Voidaan esimerkiksi sanoa, että 80 prosenttia kaikista Yhdysvaltojen aikuisista ajaa autoa. Olisi vaikeaa kysyä jokaiselta aikuiselta Yhdysvalloissa, ajaako hän autoa, joten satunnainen määrä ihmisiä voitaisiin kyseenalaistaa ja tiedot voitaisiin analysoida ja yleistää tilastollisesti koskemaan kaikkia Yhdysvaltojen aikuisia
Tieteellisessä tutkimuksessa ehdotetaan hypoteesia, jonka jälkeen tiedot kerätään ja analysoidaan. Tietojen tilastollinen analyysi tuottaa tilastollisesti merkitsevän luvun, jos se laskee alle tietyn prosenttiosuuden, jota kutsutaan luottamustasoksi tai merkitsevyystasoksi. Jos esimerkiksi tämä taso on 5 prosenttia ja tapahtuman todennäköisyys on tilastollisesti merkitsevä, tutkija on 95 prosenttia varma siitä, että tulos ei tapahtunut sattumalta.
Joskus, kun kokeen tilastollinen merkitys on erittäin tärkeä, kuten ihmisille tarkoitetun lääkkeen turvallisuus, tilastollisen merkitsevyyden on oltava alle 3 prosenttia. Tässä tapauksessa tutkija voi olla 97 prosenttia varma, että tietty lääke on turvallinen ihmisille. Tätä lukua voidaan pienentää tai nostaa vastaamaan tuloksen oikeellisuuden tärkeyttä ja haluttua varmuutta.
Tilastollista merkitsevyyttä käytetään hylkäämään tai hyväksymään nollahypoteesi. Hypoteesi on selitys, jonka tutkija yrittää todistaa. Nollahypoteesi on tyypillisesti sitä mieltä, että tekijät, joita tutkija etsii, eivät vaikuta tietojen eroihin tai että tekijöiden välillä ei ole yhteyttä. Tilastollinen merkitsevyys kirjoitetaan yleensä esimerkiksi t = .02, p <.05>. Tässä “t” tarkoittaa testitulosta ja “p <.05 tarkoittaa =" "että =" "= =" "todennäköisyys =" "= =" "an =" "tapahtuma =" "esiintyvä =" "by = "" mahdollisuus = "" on = "" vähemmän = "" kuin = "" prosenttia. = "" nämä = "" numerot = "" olisi = "" syy = "" null = "" hypoteesi = "" - = " "olla =" "hylätty. =" "> Esimerkki tilastollista merkitsevyyttä käyttävästä psykologisesta hypoteesista voisi olla hypoteesi, jonka mukaan tyttövauvat hymyilevät enemmän kuin poikavauvat. Tämän hypoteesin testaamiseksi tutkija havaitsisi tietyn määrän tyttövauvoja ja poikia ja laski kuinka monta kertaa he hymyilevät tietyn ajan kuluessa. Havainnon lopussa hymyjen lukumäärä analysoitiin tilastollisesti.
Jokaisessa kokeessa on tietty virhe. On mahdollista, että tarkkailupäivänä kaikki pojat olivat epätavallisen röyhkeitä. Tietojen analysoinnissa havaittu tilastollinen merkitsevyys sulkee tämän mahdollisuuden pois 95 prosentilla, jos t = .03. Tässä tapauksessa tutkija voisi 95 prosentin varmuudella sanoa, että tytöt hymyilevät enemmän kuin pojat.