Em um teste de hipóteses, você formula uma hipótese nula que representa uma afirmação a ser testada – onde os grupos comparados não tem diferença entre si –, e uma hipótese alternativa – que é a afirmação oposta. Indica a probabilidade de obter os resultados observados, assumindo que a hipótese nula seja verdadeira.
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O valor p varia de 0 a 1. Um valor-p baixo indica uma evidência estatística forte contra a hipótese nula e, de acordo com um consenso usado na literatura, valores abaixo de p < 0,05 são considerados significativos. Isso significa que os resultados observados são improváveis de ocorrer apenas por acaso, assumindo que a hipótese nula seja verdadeira. Portanto, nesses casos, geralmente rejeitamos a hipótese nula em favor da hipótese alternativa.
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Por outro lado, um valor p alto (por exemplo, p > 0,05) indica que os resultados observados são mais prováveis de ocorrer por acaso, mesmo se a hipótese nula for verdadeira. Nesses casos, não temos evidência estatística suficiente para rejeitar a hipótese nula.
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Nível de Significância (α)
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- O nível de significância (α) é o limite para a probabilidade de significância a partir do qual se passa a rejeitar a hipótese nula do teste;
- Representa a probabilidade tolerável de se rejeitar H0 quando esta for verdadeira;
- Os valores mais comuns para o nível de significância são 5% e 1%.
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Probabilidade de Significância (valor-p)
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- Probabilidade da estatística do teste acusar um resultado tão (ou mais) distante do esperado quanto o resultado ocorrido na amostra observada;
- Pode ser compreendida como a probabilidade do desvio observado ter ocorrido por acaso se a hipótese nula for verdadeira.
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Para que serve um teste estatístico?
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- Para ter maior segurança na decisão;
- O teste não elimina o erro;
- Quantificar a probabilidade de erro, pois fornece o p-valor (valor de probabilidade).
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O que representa o valor-p?
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Exemplo
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Teste de hipótese para detectar a diferença entre dois tratamentos
Existe diferença entre os tratamentos A e B?
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H0: A = B
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H1: A ≠ B
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- Valor-p = probabilidade de encontrar diferença entre A e B (amostra), quando essa diferença não existe (população);
- Erro devido ao acaso.
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É importante ressaltar que o valor p não indica a magnitude ou importância dos resultados, apenas fornece uma medida de evidência estatística contra a hipótese nula. A interpretação do valor-p depende do contexto do estudo, das hipóteses sendo testadas e dos critérios de significância adotados.
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Esse é um post Collab: Epidemiopro + Causaleoficial
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