სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი განსხვავება ნიშნავს, რომ სტატისტიკური ანალიზის საფუძველზე დადგენილია არსებითი განსხვავება შერჩევის მონაცემებსა და ნულოვან ჰიპოთეზაში გამოთქმულ ვარაუდს შორის. ამ შემთხვევაში კრიტერიუმის სტატისტიკის გამოთვლილი მნიშვნელობა ხვდება ნულოვანი ჰიპოთეზის უარყოფის არეში. მაგალითად, ნორმალური პოპულაციის საშუალოს ჰიპოთეზის შემოწმებისას ცნობილი დისპერსიის დროს გამოიყენება $Z=\frac{\overline{X}-\mu }{\sigma }\sqrt{n}$ კრიტერიუმი. თუ ამ კრიტერიუმის გამოთვლილი მნიშვნელობა მოხვდა a მნიშვნელოვნების დონის შესაბამის უარყოფის არეში, მაშინ ვიტვით, რომ არის სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი განსხვავება შერჩევის $\overline{X}$საშუალოსა და პოპულაციის ჰიპოთეტურ  $\mu$საშუალოს შორის. სხვაგვარად, ეს ორი ციფრი სარწმუნოდ განსხვავდება.

სტატისტიკურად მნიშვნელოვანს უწოდებენ ისეთ რეზულტატებს, რომელთა შემთხვევით განხორციელების ალბათობა ტოლია ან ნაკლებია გარკვეულ საყოველთაოდ მიღებულ მნიშვნელოვნობის დონეზე. ფსიქოლოგიურ კვლევებში სტატისტიკურად მნიშვნელოვან დონედ, უმრავლეს შემთხვევაში, მიღებულია 5%(a=0.05), პუბლიკაციებში ასეთ დროს წერენ p<0.05, რაც ნიშნავს, რომ თუ ექსპერიმენტს 100-ჯერ ჩავატარებთ ასეთი რეზულტატების შემთხვევით გამოჩენას უნდა ველოდოთ 5-ზე ნაკლებ შემთხვევაში. 

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა