o valor de P, ou probabilidade calculada, é a probabilidade de encontrar os resultados observados, ou mais extremos, quando a hipótese nula (H0) de uma questão de estudo é verdadeira – a definição de “extremo” depende de como a hipótese está sendo testada. P também é descrito em termos de rejeição de H0 quando é realmente verdade, no entanto, não é uma probabilidade direta deste estado.
a hipótese nula é geralmente uma hipótese de “nenhuma diferença”, por exemplo, nenhuma diferença entre a pressão arterial no grupo A e no grupo B., Defina uma hipótese nula para cada pergunta de estudo claramente antes do início do seu estudo.
A única situação em que você deve usar um valor de P unilateral é quando uma grande mudança em uma direção inesperada não teria absolutamente nenhuma relevância para o seu estudo. Esta situação é incomum; se você estiver em qualquer dúvida, então use um valor p de dois lados.
o termo nível de significância (alfa) é usado para se referir a uma probabilidade pré-escolhida e o termo “valor P” é usado para indicar uma probabilidade que você calcula após um determinado estudo.,
a hipótese alternativa (H1) é o oposto da hipótese nula; em termos de linguagem simples, esta é geralmente a hipótese que você se propôs investigar. Por exemplo, a questão é: “existe uma diferença significativa (não devido ao acaso) na pressão arterial entre os grupos A E B Se dermos ao grupo a a droga de teste e pílula de açúcar do grupo B A?”e hipótese alternativa é” há uma diferença na pressão arterial entre os grupos A E B Se dermos ao grupo A a droga de teste e comprimido de açúcar do grupo B a”.,
Se o valor de P for inferior ao nível de significância escolhido, então você rejeita a hipótese nula, ou seja, aceita que a sua amostra fornece evidências razoáveis para suportar a hipótese alternativa. Isso não implica uma diferença” significativa” ou “IMPORTANTE”; Isso é para você decidir ao considerar a relevância do mundo real de seu resultado.
a escolha do nível de significância no qual você rejeita o H0 é arbitrária. Convencionalmente a 5% (menos de 1 em 20 de chance de estar errado), 1% e 0,1% (P < 0.05, 0.01 e 0.001) níveis de ter sido usado., Estes números podem dar uma falsa sensação de segurança.
No mundo ideal, poderíamos definir uma amostra aleatória “perfeitamente”, o teste mais apropriado e uma conclusão definitiva. Simplesmente não podemos. O que podemos fazer é tentar optimizar todas as fases da nossa investigação para minimizar as fontes de incerteza. Ao apresentar valores de P alguns grupos acham que é útil para usar o asterisco sistema de classificação, bem como indicando o valor de P:
P < 0.05 *
P < 0.01 **
P < 0.,001
a Maioria dos autores referem-se estatisticamente significativa, P < 0,05 e estatisticamente muito significativa P < 0.001 (menos de um em mil chance de estar errado).o sistema asterisco evita o termo “significativo”. Note, no entanto, que muitos estaticistas não gostam do sistema de classificação asterisco quando ele é usado sem mostrar valores P. Como regra geral, se você pode citar um valor p exato, então faça., Você também pode querer se referir a um valor p exato citado como um asterisco na narrativa de texto ou tabelas de contrastes em outro lugar em um relatório.
neste ponto, uma palavra sobre erro. O erro de tipo I é a falsa rejeição da hipótese nula e o erro de tipo II é a falsa aceitação da hipótese nula. Como memórias de Ajuda: pense que a nossa sociedade cínica rejeita antes de aceitar.
o nível de significância (alfa) é a probabilidade de erro de tipo I. A potência de um teste é uma menos a probabilidade de erro de tipo II (beta). A potência deve ser maximizada na selecção dos métodos estatísticos., Se você quiser estimar o tamanho das amostras, então você deve entender todos os termos mencionados aqui.,
If you are interested in further details of probability and sampling theory at this point then please refer to one of the general texts listed in the reference section.,
Você deve entender os intervalos de confiança se você pretende citar valores P em relatórios e papéis. Os analistas estatísticos de revistas científicas esperam que os autores citem intervalos de confiança com maior proeminência do que os valores de P.
Notas sobre o erro Tipo I:
- é incorreta a rejeição da hipótese nula
- máximo de probabilidade é definida previamente como alpha
- não é afetado pelo tamanho da amostra, como é definido antecipadamente
- aumenta com o número de testes ou pontos finais (i.e. fazer 20 rejeição de H0 e 1 é susceptível de ser mal significativa para alfa = 0.,05)