Уровень p, который соответствует низшему уровню статистической значимости, обычно составляет 0.05. Это значит, что если p-значение меньше или равно 0.05, то мы можем отвергнуть нулевую гипотезу и считать результаты статистически значимыми.

Давайте рассмотрим, как это работает:

1. Определение гипотез: В начале исследования формулируются нулевая гипотеза (H0) и альтернативная гипотеза (H1). Нулевая гипотеза предполагает отсутствие эффекта или связи, тогда как альтернативная гипотеза предполагает наличие эффекта или связи.
2. Сбор данных: Проводится эксперимент или наблюдение, в результате чего собираются данные, которые будут использоваться для анализа.
3. Статистический тест: Выбирается подходящий статистический тест (например, t-тест, ANOVA и т.д.) для проверки гипотез. Этот тест рассчитывает p-значение.
4. Сравнение p-значения с уровнем значимости: Полученное p-значение сравнивается с заранее установленным уровнем значимости (обычно 0.05). Если p-значение меньше 0.05, это указывает на то, что результаты статистически значимы.
5. Вывод: Если p-значение меньше 0.05, мы отвергаем нулевую гипотезу и принимаем альтернативную. Если же p-значение больше 0.05, мы не имеем оснований отвергать нулевую гипотезу.

Таким образом, уровень p в 0.05 является стандартом в большинстве научных исследований, но в некоторых областях могут использоваться и другие уровни, такие как 0.01 или 0.10, в зависимости от контекста и целей исследования.