Entendendo a significância estatística: um guia completo com exemplos
Entenda os fundamentos da significância estatística. Conheça a definição e a fórmula e veja exemplos que te ajudarão a analisar dados e tomar decisões bem-informadas.
Qual é a primeira etapa após conduzir uma pesquisa? Provar que os resultados são estatisticamente relevantes. Mas o que exatamente isso significa, e como uma organização pode usar dados estatisticamente relevantes para melhorar sua análise de dados?
Neste artigo, veremos a definição de significância estatística (também conhecida como relevância estatística), demonstraremos como comprová-la por meio de exemplos e discutiremos como melhorar a relevância dos seus dados.
O que é relevância estatística?
A significância estatística é a certeza de que um resultado é devido a uma causa específica, em vez de por acaso. Se um resultado observado nos dados for estatisticamente relevante, isso implica uma alta probabilidade da causa ser um fator ou uma circunstância específica. Por outro lado, uma baixa significância estatística seria quando o resultado poderia ser apenas por acaso.
Por exemplo, uma pesquisadora de mercado quer comparar dois slogans mostrando o slogan A para 200 pessoas e o B para outras 200 pessoas. Embora 55% deles se lembrem do A, somente 45% se lembram do B. Para verificar se essa diferença é relevante, ela usa um teste estatístico, que é um método matemático para calcular a probabilidade de obter esses resultados por acaso.
Se o teste mostrar que a diferença é estatisticamente relevante, essa lacuna de 10% provavelmente é porque o slogan A é mais memorável, e não apenas por uma variação aleatória. Isso ajuda a empresa a escolher o slogan mais eficaz para sua campanha.
Significância estatística e diferença estatística
Embora estejam relacionados, a diferença estatística e a significância estatística são conceitos distintos. Uma diferença estatística tem relação com uma diferença estatisticamente relevante entre dois pacotes de dados.
Por exemplo, digamos que uma empresa quer aplicar uma pesquisa a clientes insatisfeitos. Eles notam uma diferença estatística entre o total de mulheres que não gostaram do produto e o total de homens. Uma diferença estatisticamente relevante seria uma diferença expressiva entre os dois grupos, grande o bastante para não ser aleatória ou por acaso.
Embora todo resultado estatisticamente relevante mostre uma diferença estatística, nem todas as diferenças estatísticas são estatisticamente relevantes. A chave para determinar se a diferença observada é relevante ou apenas ruído está nos dados.
Significância estatística, margem de erro e nível de confiança
Existem três termos principais que tendem a confundir pesquisadores ao trabalhar com análise estatística. Vamos discutir o que cada um desses termos significa e quais são suas diferenças:
- Significância estatística: a probabilidade de algo acontecer devido a fatores específicos, em vez de apenas por acaso.
- Margem de erro: o intervalo de erros nos resultados da pesquisa causados por fatores aleatórios. Esse é o grau em que um desvio do seu alvo continua sendo apropriado.
- Nível de confiança: uma reflexão de quanta certeza você tem de que seus dados estão corretos e refletem as opiniões da sua carteira de clientes.
Todos esses três conceitos são úteis na análise estatística. A margem de erro e o nível de confiança funcionam juntos para indicar o quanto seus resultados são precisos ou não. Por outro lado, significância estatística demonstra se os resultados são significativos ou se são apenas por acaso.
Como calcular a significância estatística
Se sua empresa precisar calcular a significância estatística rapidamente, experimente a calculadora de significância estatística da SurveyMonkey.
Alternativamente, estes são os passos para seguir para calcular a significância estatística manualmente:
- Decida o que testar: identifique o resultado ou a métrica que você calculará e determine os dados que precisará coletar.
- Forme uma hipótese: descreva seu resultado esperado para o experimento. Você pode usar uma hipótese nula, “Não há diferença no envolvimento entre essas duas campanhas de email” ou uma hipótese alternativa, “A campanha de email A tem uma taxa de envolvimento maior do que a campanha B”.
- Colete dados: aproveite as pesquisas para coletar dados sobre o assunto escolhido. Quanto maior for seu conjunto de dados, maior será seu grau de confiança no resultado final.
- Calcule seu resultado esperado: com base na sua hipótese inicial, faça um cálculo com seus números esperados para criar uma referência comparativa.
- Compare o resultado esperado com o resultado real: quando tiver coletado um volume expressivo de dados, você já poderá calcular os resultados. Veja a diferença desses números comparando o resultado real e o esperado.
- Determine sua soma: use um teste de análise estatística para determinar a probabilidade de obter os resultados. Você precisará calcular a significância estatística dos dados. Use a fórmula da significância estatística abaixo para essa etapa.
- Apresente os resultados: por fim, com base nas suas constatações e seu nível de confiança sobre a precisão dos dados você já pode relevar os resultados para sua organização. Criar uma narrativa com seus dados ajudará a mostrar para seus líderes, investidores e sócios por que sua pesquisa é importante e justificar determinada medida.
Fórmula de significância estatística
Ao calcular manualmente a significância estatística, existe uma fórmula que você pode usar. Esse cálculo permite determinar se a diferença entre os dois conjuntos de dados é devido à influência de certos fatores ou por acaso.
A fórmula da significância estatística é esta:
- χ2=Σ(E(O−E)2)
Nessa equação:
- Σ (Sigma) = é a soma dos termos totais.
- O = são os valores observados nos dados que você registrou.
- E = os valores esperados que você inseriu ao projetar seu experimento.
Ao coletar esses dados e colocá-los em uma fórmula de significância estatística, você com certeza poderá dizer se seus dados são relevantes ou não.
Como entender a significância estatística dos resultados de uma pesquisa
Agora que já sabemos como calcular a significância estatística, é hora de descobrir por que ela é importante.
Estas são alguns exemplos de o que é considerado estatisticamente relevante:
- Exemplo de marketing: as empresas podem usar pesquisas de marketing para avaliar o interesse de clientes em um novo produto ou recurso. Se 85% de seus clientes responderem de forma positiva à integração de um novo recurso, então existe um alto grau de confiança e pouca dúvida sobre a significância estatística.
- Exemplo de teste A/B: o teste A/B permite que sua equipe de marketing determine qual de duas abordagens é a mais eficaz. Por exemplo, sua equipe poderia usar a significância estatística para provar que uma página de captação tem maior envolvimento de clientes do que a outra. A calculadora de teste A/B demonstra isso com o maior envolvimento em certas variantes sendo acima do limite da significância estatística.
Exemplo de análise de mercado de investidores: trabalhando com profissionais de investimentos, a SurveyMonkey ajudou investidores a entender melhor as opiniões do mercado financeiro. Ao fornecer significância estatística na sua pesquisa, você também pode demonstrar como as opiniões do mercado o afetam, principalmente em relação a o que as pessoas do desempenho do mercado.
Contextualizando o teste de significância estatística
Lembre-se de que existem mais peças nesse quebra-cabeças do que apenas a significância estatística. Você terá que se aprofundar mais nos dados para determinar se os resultados são significativos e quanta confiança você tem de que eles refletem a verdade. Afinal, se o tamanho da amostra for de apenas dez pessoas, nem mesmo a significância estatística comprovaria a precisão e a utilidade dos seus dados.
Dependendo da sua margem de erro e seu nível de confiança, pode haver mais coisas para você analisar. Se você quiser simplificar sua análise estatística, use a SurveyMonkey para rapidamente revelar sua significância estatística e calcular a significância dos seus dados.
Dicas para aumentar seu nível de significância estatística
Gerar dados com significância estatística ironicamente não é um processo aleatório. Você pode usar várias estratégias para aumentar a qualidade dos dados e melhorar a significância estatística.
Melhore a qualidade das respostas
Limpar seus dados antes de conduzir uma análise ajudará a remover respostas atípicas, diminuir a presença de anomalias e melhorar o nível de confiança nos dados.
Estas são algumas maneiras de melhorar a qualidade das respostas:
- Usar aprendizado de máquina: ferramentas de aprendizado de máquina como a de Qualidade das respostas farão uma leitura das respostas abertas e fechadas, marcando aquelas que parecerem de baixa qualidade.
- Usar perguntas de triagem: algumas perguntas iniciais de triagem ajudarão a garantir que somente pessoas relevantes para essa pesquisa a responderão.
- Eliminar anomalias: praticamente todo conjunto de dados tem respostas anômalas. Normalmente, é importante remover as maiores anomalias, pois elas podem ser um indicativo de erro de um respondente ou uma captura de dados ineficaz.
Obtenha respostas do seu mercado-alvo
Outro método para aumentar a significância estatística é verificar se seus dados têm a qualidade mais alta possível. Respostas de pessoas que não entendem o tema ou não podem dar um feedback sincero sobre o que você está perguntando desviarão seus resultados e levarão a uma significância estatística mais baixa dos seus dados.
Para evitar isso, envie suas pesquisas para os segmentos de mercado certos. Se estiver testando um novo produto, você deve enviar a pesquisa somente para pessoas que tiveram uma experiência com ele. Segmente seu público como for possível e envie suas pesquisas somente para esses segmentos.
Se você ainda não tiver acesso a um público amplo o bastante para obter dados precisos e de alto nível de confiança, aproveite para conhecer o SurveyMonkey Audience. Com o Audience, você poderá enviar sua pesquisa para milhões de usuários verificados do mundo todo, obtendo feedback instantâneo dos segmentos exatos do público de que você precisa.
Leitura relacionada: Sete exemplos de como tomar decisões melhores com seus dados.
Use as práticas recomendadas de pesquisa para obter resultados confiáveis
A análise de dados que você conduz só é tão boa quanto os dados que você coleta. Para coletar dados melhores, você precisa fazer as perguntas certas.
Estas são algumas das melhores estratégias para usar ao escrever suas pesquisas:
- Usar um bom design de pesquisa: pequenas adições à pesquisa, como um número total de perguntas, ajudarão a aumentar a taxa de conclusão e impedir que as pessoas fiquem entediadas e a terminem com pressa.
- Manter as perguntas breves: qualquer ambiguidade, seja devido a perguntas mal escritas ou muito longas, podem confundir os respondentes e reduzir a qualidade dos dados.
- Usar modelos pré-criados: modelos de pesquisa permitem que sua empresa aproveite o conhecimento de especialistas que os criaram. Com eles, você poderá acessar resultados de alta qualidade facilmente.
Leitura relacionada: Dez dicas para melhorar suas pesquisas online.
Identifique resultados significativos com a SurveyMonkey
Para chegar no núcleo dos seus dados, você precisa conduzir uma análise estatística. Calcular a significância estatística é uma parte importante disso, ajudando a descobrir o caminho para resultados significativos. Principalmente ao lidar com qualquer forma de coleta de dados que possa ter resultados que afetem as decisões da sua empresa, é sempre uma boa ideia ter certeza.
Com a SurveyMonkey, sua empresa pode ter acesso a ferramentas líderes do setor, modelos criados por especialistas e outras soluções, além de um incrível painel de respondentes de pesquisa que oferece resultados confiáveis e de alta qualidade.
Colete, analise e interprete seus dados mais rápido com a SurveyMonkey. Comece hoje mesmo e dê boas-vindas a resultados significativos para sua empresa.