– 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.
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.
Para um teste unilateral à direita, o valor p é igual a um menos essa probabilidade: valor p = 1 - cdf(ts). Para um teste bilateral, o valor de p é igual a duas vezes o valor de p para o valor de p com cauda inferior se o valor da estatística de teste de sua amostra for negativo.
– Um grande valor de p (p > 0,05, ou seja, probabilidade maior que 5%): indica que há uma grande probabilidade de que a diferença observada entre os grupos seja ao acaso, então, você considera que não há diferença significativa entre os grupos.
O p-valor é uma probabilidade com valor entre 0 e 1, ou entre 0 e 100% . O p-valor é a probabilidade de que a estatística do teste tenha um valor extremo em relação ao valor observado quando a hipótese nula é verdadeira.
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.
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.
Se um valor-p é menor que nosso nível de significância, rejeitamos a hipótese nula. Caso contrário, não rejeitamos a hipótese nula. Criado por Sal Khan.
Portanto, o nosso valor "p" é a probabilidade de se obter um valor "t". E isso a mesma coisa que a probabilidade de se estar 2,75 acima da média, ou de se estar 2,75 abaixo da média. Basicamente, para calcular o valor "p" nós somamos estas duas áreas aqui. Ou seja, o valor "p" vai ser de aproximadamente 0,04.
Então, diz-se que um resultado é estatisticamente significativo se tiver um valor de p igual ou inferior ao nível de significância e, como tal, não será considerado uma ocorrência ocasional. Isto é geralmente escrito como p ≤ 0,05.
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.
Entendendo seu Papel no Teste de Hipóteses. 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.
Quando o valor de p é muito pequeno (aqueles que têm 4, 5 ou mais casas decimais até que apareça o valor real), convencionou-se apresentá-lo como p<0,001, que é o menor valor apresentável usando três casas decimais.
Chamado também de constante π, o seu valor é de aproximadamente 3,14159265358979323846… Note que essa é uma sequência infinita de números. Ao realizar cálculos envolvendo a constante π, é bastante comum utilizarmos aproximações dele, como 3,14 ou 3,1 ou até mesmo 3.
Assim, uma outra interpretação para o valor-p, é que este é o menor nível de significância com que se rejeitaria a hipótese nula. Em termos gerais, um valor-p pequeno significa que a probabilidade de obter um valor da estatística de teste como o observado é muito improvável, levando assim à rejeição da hipótese nula.
Como toda probabilidade, o valor de p irá variar entre 0 e 1. Na grande maioria das áreas, admite-se um valor crítico de p menor ou igual a 0,05, ou seja, assume-se como margem de segurança 5% de chances de erro, ou olhando por outro ângulo, 95% de chances de estar certo.
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.
Qual é o papel do valor de p em um teste de hipóteses?
O valor p permite verificar se a amostra é consistente com a hipótese nula, dado um certo nível de significância. Vamos considerar o seguinte exemplo: uma série de medidas anteriores estabeleceu que um certo tipo de família de asteróides tem uma distância média do Sol de 2.8 U.A..
