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Significância estatística vs. significância prática: por que a diferença importa?
Nos campos atuais da medicina e da psicologia, os efeitos da pesquisa e dos tratamentos muitas vezes precisam ser avaliados em termos de “significância estatística” e “significância prática”. No entanto, a diferença entre os dois vai além da terminologia e tem implicações profundas nos resultados dos pacientes e na saúde mental. Aqui, nos aprofundaremos na definição de ambos os significados e sua importância.
Definição de significância estatística
A significância estatística é utilizada principalmente em testes de hipóteses, com o objetivo de detectar o estabelecimento da hipótese nula. A hipótese nula geralmente afirma que não há relação entre as variáveis. Os pesquisadores estabeleceram um nível de significância, sendo o mais comum α = 0,05 ou 0,01, que representa a probabilidade de rejeitar falsamente a verdadeira hipótese nula. A obtenção de resultados estatisticamente significativos indica que os resultados observados têm uma probabilidade muito baixa de ocorrer, dado que a hipótese nula é verdadeira.
No entanto, a significância estatística mostra apenas a probabilidade de os dados serem consistentes com a hipótese nula e não representa a significância clínica dos resultados.
Definição do significado real
O significado prático concentra-se no verdadeiro efeito da intervenção ou tratamento Especificamente, se o tratamento trouxe mudanças suficientes para beneficiar a vida diária do paciente. No contexto dos cuidados clínicos, a significância prática revela a importância do resultado de um estudo e é frequentemente medida através de métricas como tamanho do efeito, número necessário para tratar (NNT) ou proporção evitada.
As implicações práticas incluem não apenas a magnitude dos resultados, mas também a ênfase nas mudanças individuais e não apenas nos efeitos de grupo.
Uso Clínico
Na psicologia e na psicoterapia, o significado clínico vai um passo além e avalia se um tratamento é eficaz o suficiente para mudar o rótulo diagnóstico de um paciente. Especificamente, o significado clínico responde à questão de saber se este tratamento é suficiente para trazer os pacientes de volta ao normal.
Exemplo de análise
Por exemplo, um tratamento pode apresentar reduções estatisticamente significativas nos sintomas depressivos, mas pode não ter mais significado clínico se apenas 40% dos pacientes não atenderem mais aos critérios diagnósticos de depressão.
Só porque um tratamento atinge efeitos estatisticamente significativos e grandes, não significa que ele possa transformar pacientes de disfuncionais em normais.
Método de cálculo da significância clínica
Existem vários métodos para calcular a significância clínica. Cinco métodos comuns incluem:
- Método Jacobson-Truax
- Método Gulliksen-Lord-Novick
- Método Edwards-Nunnally
- Método Hageman-Arrindell
- Modelo Linear Hierárquico (HLM)
Conclusão
Compreender a diferença entre significância estatística e significância prática é fundamental para a interpretação de estudos clínicos e para o tratamento de pacientes. Isto não só nos ajudará a avaliar melhor a verdadeira eficácia da terapia, mas também fornecerá orientação para a próxima intervenção. Em última análise, tais distinções podem inspirar a procura e utilização de tratamentos eficazes que possam melhorar a qualidade de vida dos pacientes. Ao pensar sobre estas questões, como você acha que podemos avaliar melhor a real eficácia dos tratamentos?
