{"id":4713,"date":"2022-03-02T07:01:26","date_gmt":"2022-03-02T07:01:26","guid":{"rendered":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/statistical-significance\/"},"modified":"2025-07-10T06:48:35","modified_gmt":"2025-07-10T06:48:35","slug":"significancia-estatistica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/br\/significancia-estatistica\/","title":{"rendered":"Signific\u00e2ncia estat\u00edstica"},"content":{"rendered":"\n

As empresas digitais come\u00e7aram a adotar a cultura da experimenta\u00e7\u00e3o para tomar decis\u00f5es orientadas por dados e melhorar seus KPIs. No entanto, antes de iniciar a experimenta\u00e7\u00e3o<\/a> e testar novas ideias, \u00e9 importante entender o conceito de resultado com signific\u00e2ncia estat\u00edstica. Ao testar uma hip\u00f3tese, o resultado \u00e9 declarado estatisticamente significativo se for poss\u00edvel descartar a chance de que ele tenha acontecido por acaso e atribu\u00ed-lo a um efeito realmente existente. Quando o resultado \u00e9 significativo, voc\u00ea tem a confian\u00e7a de que o efeito \u00e9 real e que n\u00e3o houve sorte (ou azar) na escolha da amostra. No entanto, ao aceitar ou reprovar uma hip\u00f3tese, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel ter 100% de certeza sobre o resultado. Ainda assim, voc\u00ea pode ter algum n\u00edvel de confian\u00e7a ou de signific\u00e2ncia para saber se est\u00e1 no caminho certo.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Em uma estrutura estat\u00edstica, um resultado \u00e9 declarado estatisticamente significativo se o valor-p (probabilidade de n\u00e3o observar nenhum efeito) do teste estiver abaixo do limite do n\u00edvel de signific\u00e2ncia escolhido. Na pr\u00e1tica, um n\u00edvel de signific\u00e2ncia \u0251 (normalmente 0,05 ou 5%) \u00e9 previamente definido como um padr\u00e3o sugerido pelo setor. Com a signific\u00e2ncia estat\u00edstica, \u00e9 poss\u00edvel ter algum grau de confian\u00e7a de que o efeito observado \u00e9 real, n\u00e3o devido ao acaso.<\/p>\n\n\n\n

Como a signific\u00e2ncia estat\u00edstica \u00e9 usada nos testes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Um teste A\/B<\/a> ou multivari\u00e1vel envolve uma compara\u00e7\u00e3o controlada do desempenho de varia\u00e7\u00f5es de uma determinada m\u00e9trica, como taxa de convers\u00e3o, receita m\u00e9dia, entre outras. Antes de tomar qualquer decis\u00e3o cr\u00edtica para os neg\u00f3cios, como implementar a varia\u00e7\u00e3o que apresentar a melhor m\u00e9trica, \u00e9 preciso garantir que os resultados tenham signific\u00e2ncia estat\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

Em estat\u00edstica, existem dois dom\u00ednios, conhecidos como frequentista e bayesiano, que oferecem abordagens distintas para testar hip\u00f3teses. O m\u00e9todo frequentista pressup\u00f5e que uma m\u00e9trica tem um \u00fanico valor, enquanto o m\u00e9todo bayesiano a descreve como uma distribui\u00e7\u00e3o de valores poss\u00edveis com um certo grau de cren\u00e7a associado a eles.<\/p>\n\n\n\n

Na abordagem frequentista, ao testar a hip\u00f3tese nula (nenhum efeito presente entre as varia\u00e7\u00f5es), a probabilidade de obter um resultado pelo menos t\u00e3o extremo quanto o observado \u00e9 estimada. Essa estat\u00edstica \u00e9 chamada de valor-p no dom\u00ednio frequentista e fornece a medida de evid\u00eancia contra a hip\u00f3tese nula. Quanto menor for o valor, mais forte ser\u00e1 a evid\u00eancia contra a hip\u00f3tese nula. Depois de coletar o tamanho de amostra necess\u00e1rio<\/a> para o experimento, se valor-p ficar abaixo do n\u00edvel de signific\u00e2ncia definido, o resultado observado ser\u00e1 declarado estatisticamente significativo.<\/p>\n\n\n\n

Como a VWO calcula a signific\u00e2ncia estat\u00edstica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A VWO \u00e9 uma das principais plataformas de experimentos em conformidade com a abordagem bayesiana<\/a>. As duas estat\u00edsticas que a VWO calcula para cada varia\u00e7\u00e3o em um teste s\u00e3o probabilidade de ser a melhor (PBB) e perda potencial (PL).<\/p>\n\n\n\n