Como decidir, usando o p‑valor, se um coeficiente deve ser retirado do modelo ao nível de significância α?

Se o p‑valor for maior que α, não se rejeita H0: β=0, portanto o coeficiente é estatisticamente não significativo e pode ser retirado.

Regra prática: comparar o p‑valor com o nível de significância α, ou equivalentemente verificar a t‑estatística próxima de zero, pois isso indica ausência de evidência contra H0.
Formalmente, se \(p>\alpha\) então não rejeitar \(H_0:\beta=0\); se \(p\le\alpha\) rejeitar \(H_0\).

Exemplo:
Suponha uma estimativa \(\hat\beta=0{,}5\) com erro padrão \(se(\hat\beta)=0{,}3\).
Calcule \(t=\frac{\hat\beta}{se(\hat\beta)}=\frac{0{,}5}{0{,}3}\approx1{,}667\).
Para amostra grande, o p‑valor bicaudal associado a \(t\approx1{,}667\) é aproximadamente \(p\approx0{,}096\).
Como \(p=0{,}096>0{,}05\), não se rejeita \(H_0:\beta=0\), logo a variável pode ser retirada por falta de significância ao nível de 5%.