Provavelmente, desde o século XVII 1, as ciências da saúde vêm recorrendo à estatística como instrumento para a análise de fenômenos biológicos. Neste longo período, muitos conceitos e mudanças surgiram nos dois campos do conhecimento. Por um lado, os estatísticos começaram a desenvolver técnicas, motivados principalmente pela sua aplicação, por outro, os médicos passaram a dar ênfase à mensuração como estratégia de análise científica e, assim, a medicina progressivamente sofisticou suas análises quantitativas.

Nas últimas décadas, esta progressão foi vertiginosa apoiada pelo crescimento da atividade científica em todos os campos e pela revolução tecnológica representada particularmente pelos computadores eletrônicos.

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Considerando, de maneira muito generalizada, que os pesquisadores ao rejeitarem a hipótese nula costumam dizer que existe "significância estatística" ou que o resultado é "estatisticamente significante", poderíamos definir o nível descritivo (p) como a "probabilidade mínima de erro ao concluir que existe significância estatística".

É importante ressaltar que o nível de significância (a) é um valor arbitrado previamente pelo pesquisador, enquanto que o nível descritivo (p) é calculado de acordo com os dados obtidos. Fixado a e calculado o "p", a pergunta é: "será que posso dizer com segurança que o resultado é estatisticamente significante?". Para responder à esta questão é necessário avaliar se a probabilidade de erro é "aceitável" ou não, isto é, se o "valor do p" é pequeno o suficiente para concluir que existe "significância estatística" dentro de uma margem de erro tolerável. Mas saber "o que é pequeno ou grande" depende do nível de significância adotado, portanto a decisão do pesquisador sempre estará baseada na comparação entre os dois valores. Se o valor do p for menor que o nível de significância (a) deve-se concluir que o resultado é significante pois o erro está dentro do limite fixado. Por outro lado, se o valor de p for superior à a significa que o menor erro que podemos estar