Statistiline olulisus on oluline mõiste, millest tuleb aru saada katsetest saadud andmete tõlgendamisel. Mõiste "statistiline olulisus" viitab tõenäosusele, et tulemused ilmnesid pigem serendipiteedi kui eksperimentaalses uuringus tehtud toimingute tõttu. Statistilist olulisust 0,05 või rohkem peetakse uuringu tulemuste kehtetuks muutmiseks piisavalt suureks. Seetõttu on katse käigus salvestatud andmetega töötamisel oluline see väärtus õigesti arvutada.
Kirjutage välja hüpotees, mida teie andmed peaksid toetama või ümber lükkama. Hüpoteesi olemus ütleb teile, kas statistilise olulisuse arvutamiseks kasutada ühe- või kahesabalist statistilist analüüsi. Ühele muutujale keskenduvale küsimusele vastamiseks kasutatakse ühehäälset arvutust, näiteks: "Kas naised saavad statistikatestidel kõrgeid tulemusi kui mehed?" A avatud hüpoteeside uurimiseks tuleks kasutada kahesabilist lähenemisviisi, näiteks: "Kas statistikas on meeste ja naiste skooride vahel märkimisväärseid erinevusi eksamid? "
Korrastage oma andmeid. Tehke paberile kaks veergu. Pange kõik tulemused, mis vastavad katse ühele tulemusele, ühte veergu ja kõik tulemused ühtivad teise tulbaga. Kasutades statistikatesti näidet, võiksite ühe sabaga testi jaoks teha ühe veeru, kuhu panite võrdlusmärgi iga naisüliõpilane, kes saavutas testil kõrgema tulemuse, ja üks veerg, et jälgida iga meesõpilast, kes skoori tegi kõrgem. Kahesabalise arvutuse jaoks paneksite ühe veergu selle, kui palju kõrgem oli iga naissoost kõrgeim tulemus ja kui palju kõrgem oli iga meessoost kõrgem tulemus.
Arvutage nende tulemuste juhuslikkuse saavutamise tõenäosus. Ühe sabaga katse tegemiseks kasutage binoomjaotuse arvutamist. Selle arvutamiseks kasutage graafiku- või statistikakalkulaatorit. Peate määratlema ühe tulemuse edukana (näiteks kõrgema skooriga naiste arvu) ja ühendama selle numbri kalkulaatoriga katsete arvuga (kui palju õpilasi oli klassis.) Kahesabalise testi jaoks kahekordistage tulemus, mille saate arvutus.
Statistikatabelis otsige katsete arvu ja testi tüübi jaoks kriitilisi väärtusi. Võrrelge seda arvu väärtusega, mille saite 3. etapis. Kui teie statistika on suurem kui tabelis toodud statistika, on leid statistiliselt oluline. Kui ei, siis on leid statistiliselt tähtsusetu.