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Valor P e hipótese nula: qual é a relação deles?
Em vários campos, como economia, ciências sociais e talvez até medicina, o uso de valores de p parece ter se tornado um entendimento tácito. Entretanto, a interpretação desse número é frequentemente controversa. Muitos cientistas de dados e pesquisadores dizem que o verdadeiro significado do valor p é frequentemente mal compreendido, o que o torna vago na comunidade acadêmica. Isso, portanto, levanta uma série de questões importantes sobre a relação do valor p com a hipótese nula.
O valor p é uma medida de probabilidade baseada na hipótese nula que reflete quão extrema seria a estatística de teste observada se a hipótese nula fosse verdadeira.
De acordo com a definição estatística, a hipótese nula é a hipótese que está sendo testada, geralmente assumindo que um certo efeito ou diferença não existe. Por exemplo, se um estudo for projetado para testar a eficácia de um medicamento para uma determinada condição, a hipótese nula pode ser "o medicamento não tem efeito". O valor p é uma ferramenta usada para quantificar essa hipótese. Especificamente, ele representa a probabilidade de obter um resultado ou um resultado mais extremo se a hipótese for verdadeira. Se o valor de p for muito pequeno, isso indica que os resultados observados são extremamente improváveis de ocorrer, dada a hipótese nula, o que pode levar o pesquisador a rejeitar a hipótese nula.
Em 2016, a Associação Estatística Americana (ASA) emitiu uma declaração afirmando que "o valor p não mede a probabilidade de que a hipótese de pesquisa seja verdadeira, nem indica a probabilidade de que os dados tenham ocorrido por acaso".< /p>
Em resposta a isso, muitos acadêmicos e estatísticos pediram uma reavaliação do uso de valores de p. Eles argumentam que o valor p não representa o tamanho da evidência ou a significância dos resultados e não deve ser usado simplesmente como o único critério para rejeitar ou aceitar uma hipótese. É provável que ocorram conclusões enganosas, especialmente quando vários ensaios são conduzidos ou o tamanho da amostra é pequeno.
Na prática, os pesquisadores geralmente definem um "nível de significância", geralmente 0,05, o que significa que quando o valor de p for menor que 0,05, o pesquisador rejeitará a hipótese nula. Embora esse padrão seja amplamente utilizado na comunidade estatística, há muitos problemas ocultos por trás dele. Estudos que usam esse padrão às vezes ignoram outros fatores relevantes, como o design do teste e a qualidade da medição, levando à interpretação incorreta dos resultados dos dados.
"Em áreas como saúde mental e medicina clínica, os pesquisadores devem considerar todos os aspectos do projeto para garantir conclusões razoáveis."
Por um lado, o tamanho do valor p reflete a confiança do resultado até certo ponto; por outro lado, confiar num único número como base para a tomada de decisões também tem riscos e pode levar a fenómenos como o "gancho do valor p". Nesse caso, os pesquisadores podem tentar ajustar ou filtrar dados na análise de dados para torná-los significativos em vez de refletir objetivamente a situação real.
Vale a pena notar que o valor p não é apenas um número derivado de dados da amostra, mas também envolve a interpretação de toda a amostra. Portanto, além de relatar valores de p, a pesquisa também deve se concentrar em outros indicadores estatísticos, como intervalos de confiança, tamanhos de efeito, etc. Essas ferramentas estatísticas podem ajudar a fornecer resultados de análise mais abrangentes.
Muitos estatísticos sugeriram que mais atenção deveria ser dada a outros métodos estatísticos inferenciais, como intervalos de confiança e razões de verossimilhança, em vez de confiar apenas em valores de p para tirar conclusões.
Tais debates levaram a uma reformulação dos métodos estatísticos na economia e em outros campos científicos. Em 2019, a ASA formou um grupo especial para revisar o uso de métodos estatísticos em pesquisas científicas. Eles observam que diferentes medidas de incerteza podem se complementar e enfatizam que "quando os valores de p e os testes de significância são aplicados e interpretados corretamente, eles podem melhorar o rigor das conclusões tiradas dos dados". Portanto, é particularmente importante encontrar ferramentas estatísticas adequadas e interpretar corretamente os dados.
No geral, a relação entre o valor p e a hipótese nula não é simples e clara, mas contém mais interseções de métodos e teorias científicas. Talvez o verdadeiro desafio não seja apenas como calcular ou interpretar os valores de p, mas como garantir que eles sejam usados correta e razoavelmente na pesquisa. Você já pensou em como usar corretamente o valor p em sua pesquisa, em vez de confiar apenas em seu tamanho para tomar decisões?
