Quando o valor-p é considerado significativo? Um valor-p é tido como significativo quando é menor ou igual a um nível de significância estabelecido, comumente 0,05, o que indica evidências robustas suficientes para justificar a rejeição da hipótese nula.
Se o valor-p for menor que 0.05, devemos rejeitar a hipótese nula de que não há diferença entre as médias e concluir que existe uma diferença significativa. Se o valor-p for maior que 0.05, não é possível concluir que existe uma diferença significativa. Isso está bem claro, não é mesmo? Abaixo de 0.05, significativo.
Em resumo, um valor de p menor que 0,05 sugere que a probabilidade de obter os resultados observados — ou resultados mais extremos — sob a suposição de que a hipótese nula seja verdadeira, é inferior a 5%.
O valor-p indica a probabilidade de se observar uma diferença tão grande ou maior do que a que foi observada sob a hipótese nula. Mas se o novo tratamento tiver um efeito de tamanho menor, um estudo com uma pequena amostra pode não ter poder suficiente para detectá-lo.
Um valor de p significativo significa que o efeito ou associação é grande ou clinicamente significativo. Um valor de p não significativo significa que não existe qualquer efeito ou associação.
O QUE É E COMO INTERPRETAR O VALOR DE P NA ANÁLISE ESTATÍSTICA
Como ler o valor de p?
O valor de p é a probabilidade de observar uma estatística de interesse igual ou mais extrema que a observada nos dados, assumindo que a hipótese nula é verdadeira. Formalmente, expressamos isso como p(Dados | H0), onde H0 é a hipótese nula.
Se o valor é muito pequeno (menor que 0,01), ele declara que o efeito foi percebido. Se for muito grande (maior que 0,20), ele declara que, se há algum efeito, nenhum experimento do tamanho do que foi executado, será capaz de detectá-lo.
O valor de p é calculado usando a distribuição amostral da estatística de teste sob a hipótese nula, os dados de exemplo, e o tipo de teste que está sendo feito (teste de cauda inferior, teste de cauda superior, ou teste bilateral).
Uma vez calculada a estatística de teste, a utilizamos para calcular o valor-p. O valor-p é definido como a probabilidade de se observar um valor da estatística de teste maior ou igual ao encontrado.
Um valor-p é tido como significativo quando está abaixo de um nível de significância pré-estabelecido, comumente 0,05. Este critério sugere que é improvável que esses resultados ocorram se a hipótese nula (H0) for verdadeira.
O valor de significância, ou valor p, é a probabilidade de que um resultado tenha ocorrido por acaso. O valor de significância é comparado com um corte predeterminado (o nível de significância) para determinar se um teste é estatisticamente significativo.
Se a diferença não é devida ao acaso, dizemos que é uma diferença estatisticamente significativa. São inúmeras as situações em que precisamos ter certeza de que as diferenças que observamos não são explicadas por acaso. É a base do método científico. Por exemplo, vamos pensar sobre uma pesquisa médica.
O nível de significância é geralmente definido como 5% (ou 0,05), embora possam ser utilizados outros níveis dependendo do estudo. Isto representa a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando é verdadeira.
O que é uma amostra representativa? Uma amostra representativa é um subconjunto de dados, normalmente de um grupo maior com características semelhantes. Usar uma amostra representativa ajuda a analisar populações maiores, pois os dados gerados contêm versões menores e mais fáceis de manusear do que os do grupo maior.
Dado que a hipótese nula é verdadeira, um valor-p é a probabilidade de se obter um resultado tão ou mais extremo que o resultado da amostra apenas por aleatoriedade. Se um valor-p é menor que nosso nível de significância, rejeitamos a hipótese nula. Caso contrário, não rejeitamos a hipótese nula.
Na estatística clássica, o valor-p (também chamado de nível descritivo ou probabilidade de significância), é a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que aquela observada em uma amostra, sob a hipótese nula.
Resumo. O p-valor pode ser definido como uma probabilidade que informa o nível de incompatibilidade dos dados observados com um modelo teórico esperado. Por essa razão, atua como um dos principais parâmetros de significância estatística de pesquisas empíricas.
Suponha um valor de p muito pequeno (próximo de 0,001). Isso significa que é pouco provável que a diferença observada (estatística de interesse) tenha sido obtida caso a hipótese nula fosse verdadeira (alta incompatibilidade).
Para calcular o p-valor, é necessário coletar uma amostra de dados e calcular uma estatística de teste adequada para a hipótese que está sendo testada. Existem muitas estatísticas de teste diferentes disponíveis, cada uma adequada para um tipo específico de hipótese e de conjunto de dados.
Então, – Um pequeno valor de p (p ≤ 0,05, ou seja, probabilidade menor ou igual a 5%): indica que há uma pequena probabilidade de que a diferença observada entre os grupos seja ao acaso, então, você considera que há diferença significativa entre os grupos.
