有众所周知的统计检验方法来回答作为反论文的原始论文公式是否可以在特定的显着性水平或高达意义，从而接受错误的概率 论文是接受的。例如，假设显着性水平为 表示作为反假设的原始假设公式被错误接受的最大概率为 。换句话说，如果我最初的假设实际上是不正确的，测试采购选择也将以至少 的概率导致正确的决定有一种普遍的误解。
或解释以这样的陈述结尾 论文的真实性不是随机变量 论文 保加利亚 WhatsApp 号码列表 正确与否。这是我们基于随机样本进行的测试，概率大约为 将得出真实的陈述 市场研究过程 因此，样本结相关决策是通过此类显着性测试确定的。显然，样本的大小在很大程度上决定了精确度。很容易看出，完整的调查导致错误的概率接近于零。
市场研究中统计显着性的意义 必须批判性地质疑市场研究者想知道的某些效应的显着性是否真的通过显着性来表达。问题是影响必须有多大才能显着。显着性反映了统计显着性，但没有说明发现在内容方面的理论意义。例如，在比较样本均值时，哪个值的差异对我们的主观感受以及我们的行为具有重要意义可以想象由于样本量非常大。