นัยสำคัญทางสถิติ

ในสถิติศาสตร์ ผลศึกษาที่มีนัยสำคัญทางสถิติ (อังกฤษ: statistical significance) หมายความว่าผลศึกษานั้นมีโอกาสน้อยที่จะเกิดจากความบังเอิญ

การที่ผลการศึกษาหนึ่งๆ มีนัยสำคัญทางสถิตินั้น เป็นคนละประเด็นกับว่าผลที่ออกมานั้นมีนัยสำคัญในความเข้าใจทั่วไปหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ผลการศึกษาครั้งหนึ่งที่ศึกษากับกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่นับหมื่นคนอาจทำให้กล่าวได้อย่างมั่นใจว่าคนในจังหวัดหนึ่งมีคะแนนไอคิวสูงกว่าคนอีกจังหวัดหนึ่งอยู่ 0.05 แต้ม ผลการศึกษานี้อาจมีนัยสำคัญทางสถิติ แต่ความแตกต่างนั้นมีน้อยมากจนไม่มีนัยสำคัญในความเข้าใจทั่วไป นักวิจัยหลายท่านยืนยันว่าการทดสอบหานัยสำคัญนั้นจะต้องมีการประเมินทางสถิติของขนาดผลลัพธ์ (effect-size statistics) ด้วยเสมอ ซึ่งจะเป็นการประมาณขนาดของความสำคัญของความแตกต่างที่สังเกตได้ ซึ่งเป็นความหมายที่ใช้ทั่วไปของความสำคัญหรือนัยสำคัญ

ขนาดของหลักฐานที่จำเป็นต้องมีเพื่อให้ยอมรับได้ว่าเหตุการณ์นั้นๆ ไม่น่าจะเกิดขึ้นจากความบังเอิญเรียกว่าระดับความสำคัญหรือค่า critical p-value โดยในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติแบบ Fisherian ดั้งเดิม (traditional Fisherian statistical hypothesis testing) กำหนดว่า p-value คือความน่าจะเป็นที่คำนวณได้จากเงื่อนไขเริ่มต้นของสมมติฐานแห่งความไม่แตกต่าง ซึ่งได้จากการสังเกต หากค่า p-value ที่คำนวณได้มีค่าน้อยอาจหมายความว่าสมมติฐานแห่งความไม่แตกต่างนั้นเป็นเท็จหรือได้มีเหตุการณ์ที่ไม่น่าจะเกิดขึ้นได้เกิดขึ้นแล้ว

อ้างอิง

แหล่งข้อมูลอื่น

• Earliest Uses: The entry on Significance has some historical information.
• Raymond Hubbard, M.J. Bayarri, P Values are not Error Probabilities. A working paper that explains the difference between Fisher's evidential p-value and the Neyman-Pearson Type I error rate ${\displaystyle \alpha }$ .
• The Concept of Statistical Significance Testing - Article by Bruce Thompon of the ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation, Washington, D.C.