Os valores-P são frequentemente procurados como uma espécie de Santo Graal na ciência. Indiscutivelmente um dos tópicos mais controversos em estatística, começamos nossa série de 2016 de 'estatísticas em pequenas doses' com uma descrição do que realmente são os valores-p e como eles podem, de fato, ser enganosos. A série de 2016 continua então com algo mais útil, ou seja, intervalos de confiança.
No ensaio clínico randomizado básico de novo tratamento versus tratamento padrão (ou controle), testes estatísticos são executados para comparar esses 'braços' do ensaio em alguma medida de resultado hipotética, e voilà, aparece um valor-p! O valor-p é a probabilidade de que efeitos tão grandes quanto os observados em um estudo sejam observados se houver realmente não diferença no resultado entre os braços do julgamento. Se essa probabilidade for pequena (digamos, p < 0.05), é improvável que os dados tenham surgido por acaso, e normalmente nos alegramos com o fato de nosso resultado diferir entre os grupos de tratamento e controle. Se essa probabilidade for grande (digamos, p > 0.05), podemos ficar desamparados porque, depois de todo o nosso trabalho, os dados podem ter surgido por acaso e não somos capazes de dizer de uma forma ou de outra se nosso resultado difere entre os tratamentos. e grupos de controle. Os investigadores até p-hackeado seus dados para ver se os números podem ser transformados em descobertas “estatisticamente significativas”. Lamentavelmente, esses investigadores foram desviados pelo valor-p.
Há uma tendência de equiparar significância estatística com importância médica ou relevância biológica. Mas pequenos efeitos sem interesse real podem alcançar significância estatística com grandes tamanhos de amostra; por outro lado, efeitos clinicamente importantes podem não ser capazes de alcançar significância estatística apenas porque o número de indivíduos estudados foi pequeno. Em resumo, os valores-p restringem nosso pensamento a dois resultados alternativos – significativos ou não significativos – e mesmo valores-p precisos não nos dizem nada sobre os tamanhos das diferenças entre os grupos de estudo. Fique atento aos intervalos de confiança para o resgate!
