O valor "P", aquele que estamos usando para decidir se vamos ou não rejeitar a hipótese nula, é a probabilidade de ter a sua estatística amostral dado que a hipótese nula é verdadeira.
Uma vez calculada a estatística de teste, a utilizamos para calcular o valor-p. O valor-p é definido como a probabilidade de se observar um valor da estatística de teste maior ou igual ao encontrado.
Resumo. 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.
Quando você tem as letras do latim, que é do nosso alfabeto, são referentes à amostra. O x̅ (“x barra”) representa a média amostral. Usamos a barra porque o x sozinho representa uma variável na matemática. O desvio padrão amostral é representado pelo “s”.
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.
O QUE É E COMO INTERPRETAR O VALOR DE P NA ANÁLISE ESTATÍSTICA
Quando o valor-p é considerado bom?
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.
Um valor de p 0,05 significa que a probabilidade de o achado ser resultado do acaso é de apenas 5%. Significa que, se reproduzirmos o algorítimo ou se administrarmos o medicamento x, a probabilidade de se obter o mesmo resultado do estudo é de 95%.
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.
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.
O valor "P", aquele que estamos usando para decidir se vamos ou não rejeitar a hipótese nula, é a probabilidade de ter a sua estatística amostral dado que a hipótese nula é verdadeira.
O valor de p é calculado usando a distribuição amostral da estatística de teste sob a hipótese nula, os dados de exemplo, e o tipo de teste que está sendo feito (teste de cauda inferior, teste de cauda superior, ou teste bilateral).
A magnitude do valor-p não indica o tamanho ou a importância de um efeito observado. Por exemplo, em uma pesquisa clínica onde são comparados dois tratamentos, um valor-p bastante pequeno não é um indicador de que existe uma grande diferença entre os efeitos dos tratamentos comparados.
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.
p-valor é a probabilidade de obter resultados no mínimo tão extremos quanto os que foram observados, dado que a hipótese nula H0 é verdadeira. Se você escrever essa definição em qualquer prova, livro ou artigo científico, você estará 100% preciso e correto na definição do que é um p-valor.
Quando o valor-p é considerado significativo? Um valor-p é tido como significativo quando é menor ou igual a um nível de significância estabelecido, comumente 0,05, o que indica evidências robustas suficientes para justificar a rejeição da hipótese nula. O que é o nível de significância?
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.
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.
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.
Qual é o papel do valor de p em um teste de hipóteses?
O valor de p representa a probabilidade de obtermos um resultado igual (ou mais extremo) ao obtido a partir dos nossos dados, assumindo que a hipótese nula é verdadeira.
