Na estatística clássica, o valor-p (também chamado de nível descritivo ou probabilidade de significância), é a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que aquela observada em uma amostra, sob a hipótese nula.
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.
Então, – 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.
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.
Um valor-p não é uma negociação: se p > 0.05, os resultados não são significativos. Ponto final. Então, o que devo dizer quando obtenho um valor-p maior que 0.05? Que tal dizer isso: “Os resultados não foram estatisticamente significativos”.
Um número decimal não se altera quando se acrescenta ou se retira um ou mais zeros à direita do último algarismo não nulo de sua parte decimal. Por exemplo: 0,5 = 0,50 = 0,500 = 0,5000.
O valor-p para cada termo testa a hipótese nula de que o coeficiente é igual a zero (sem efeito). Um valor-p baixo (< 0,05) indica que você pode rejeitar a hipótese nula.
O nível de significância é geralmente definido como 5% (ou 0,05), embora possam ser utilizados outros níveis dependendo do estudo. Isto representa a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando é verdadeira.
O nível de significância é geralmente determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados e é tradicionalmente fixado em 0,05 ou menos, dependendo da área de estudo. Em muitas áreas de estudo, resultados com nível de significância de 0,05 (probabilidade de erro de 5%) são considerados estatisticamente relevantes.
Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %?
CONCLUSÃO: No nível de 5% de significância, há evidências que a audiência do programa de 2ª feira não foi de 60% e sim inferior a esse número ( < 60%). . Portanto, podemos calcular qual a probabilidade de ocorrerem valores de p mais desfavoráveis para HO do que o obtido.
Para calcular o p-valor, é necessário coletar uma amostra de dados e calcular uma estatística de teste adequada para a hipótese que está sendo testada. Existem muitas estatísticas de teste diferentes disponíveis, cada uma adequada para um tipo específico de hipótese e de conjunto de dados.
Em quais situações o valor-p é considerado bom e em qual is ruim?
Como o p-valor calculado é 0,7 e maior que 0,05, temos p-valor bom; Estudo 3: nível de confiança 95%, logo, nível de significância 0,05. Como o p-valor calculado é 0,02 e maior que 0,05, temos p-valor ruim.
Uma hipótese nula é normalmente o pressuposto padrão e é definida como a previsão de que não existe nenhuma interação entre as variáveis. Por exemplo, a hipótese nula afirma que não existe nenhuma relação causal entre um novo tratamento e uma diminuição dos sintomas da doença.
Quando você rejeita algo que é verdadeiro, você está cometendo um erro do tipo I. E quando não está rejeitando algo falso, você está cometendo um erro tipo II.
Um resultado de teste diz-se estatisticamente significativo se tiver sido previsto como improvável de ocorrer por erro de amostragem isoladamente, de acordo com uma probabilidade limiar: o nível de significância.
O que significa dizer que uma amostra é representativa?
Uma amostragem representativa é um pequeno número de pessoas que reflete, com a maior precisão possível, um grupo maior. Em seguida, podemos aplicar, por exemplo, uma pesquisa on-line a uma amostra da população que procura ser a mais representativa da nossa população-alvo.
O que fazer quando o p-valor é maior do que o nível de significância?
E esta situação em que o valor "P" é maior que o nível de significância, eu não vou rejeitar a hipótese nula. Então, esta é a base para testes de significância de maneira geral. E isto é aplicável em praticamente todos os campos.
A significância estatística não implica nada sobre a significância prática de um resultado. Além disso, conforme o número de registros aumenta, mais resultados são estatisticamente significativos (menor que o nível de significância) por acaso. O tamanho do efeito pode considerar esses fatos.
E utilizando essas informações e o tamanho da amostra, nós podemos calcular uma estatística "t". E observe que ela é dada aqui no exercício. Com isso, nós podemos calcular um valor "p". E ele nada mais é do que a probabilidade de se obter um valor extremo a essa média aqui.
O aluno pode apresentar dificuldade ao pensar que 0,25 é maior que 0,6 porque 25 é maior que 6. As partes inteiras deles são iguais, mas como se trata de números decimais, temos que comparar, separadamente as casas decimais.
O número 0,5 é maior que o número 0,25 devido ao fato de para efeito de comparação entre números começamos com a contagem da esquerda para para direita, o nesse caso o decimal 5 é maior que o decimal 2, e por isso tem maior valor.
Os testes de hipóteses, no geral, apresentam duas hipóteses: ▪ Hipótese nula (ou da nulidade), geralmente representada por H0, que é a hipótese natural colocada à prova. Hipótese alternativa, geralmente representada por H1 ou HA, que é a hipótese alternativa à hipótese colocada à prova.
Rejeitar H0 quando o p-valor é menor que 0,05 (α = 0,05) significa que, para os casos em que H0 é realmente verdade, não queremos rejeitá-la de forma incorreta mais de 5% das vezes. Assim, quando se utiliza um nível de significância de 5%, há cerca de 5% chance de fazer um erro tipo 1 se H0 é verdadeira.
