Imagine o seguinte: você está mergulhando no mundo de dados analíticos e estatísticas, tentando entender todos aqueles números e pontos de dados. De repente, você esbarra em uma pequena preciosidade chamada “valor de p”. É como um código secreto que os pesquisadores usam para desvendar os mistérios do teste de hipóteses e sua significância.

O principal uso do valor de p é para tomar decisões ao testar hipóteses. Ele ajuda a avaliar se os dados observados são suficientes para rejeitar a hipótese nula de uma hipótese alternativa. Os pesquisadores também usam o valor de p para comparar grupos ou testar correlações.

Obtenha respostas usando a calculadora de valor p da SurveyMonkey acima.

Valor de p significa “valor de probabilidade”. Ele mede a chance de um resultado ocorrer, supondo que a hipótese nula seja verdadeira. É uma medida que mostra o nível de probabilidade do seu resultado, supondo que não haja nenhuma diferença real (a hipótese nula).

O valor de p quantifica a força das evidências contra a hipótese nula. Ele normalmente é comparado a um valor predeterminado de significância, como 0,05. Quando o valor de p é baixo, ele diz que “o resultado provavelmente não aconteceu por acaso”. Isso serve como um sinal verde para rejeitar a hipótese nula e considerar que sua hipótese deve ser verdadeira.

O valor de p é importante porque os pesquisadores o usam para decidir se aceitam ou rejeitam a hipótese nula. Alguns exemplos de perguntas que podem usar o valor de p são:

Um valor de p baixo sugere que existem diferenças entre os grupos que você testou. Ele também indica que pode haver relações reais e previsíveis entre as variáveis.

Os pesquisadores podem então interpretar a significância de suas constatações e comunicar a força das evidências a seus líderes, colegas e outros tomadores de decisão.

Para calcular o valor de p, primeiro determine a probabilidade de obter seus dados se a hipótese nula fosse verdadeira. Em seguida, compare essa probabilidade com seu nível de significância (normalmente, 0,05) para decidir se seus resultados são estatisticamente relevantes.

Para calcular um valor de p a partir de um índice z, descubra o índice z em uma tabela de distribuição normal padrão. Como alternativa, use um software para descobrir a probabilidade correspondente. Essa probabilidade representa a chance de observar um valor tão extremo quanto o índice z na hipótese nula.

As seguintes fórmulas resultam no valor de p:

Este é um guia passo a passo de como calcular o valor de p a partir de um índice z:

Para calcular o valor de p a partir de um índice t, determine primeiro o índice t que representa a diferença entre a média da sua amostra e a média da população. Em seguida, use uma tabela de distribuição t ou um software para encontrar a possibilidade de observar esse índice t. Isso indicará a probabilidade de obter os resultados da sua amostra na hipótese nula.

A seguinte fórmula produz o valor de p a partir do índice t:

Em que cdft,d representa a função de distribuição cumulativa da distribuição t de Student com d graus de segurança.

Este é um guia passo a passo de como calcular o valor de p a partir de um índice t:

Para obter o valor de p de um coeficiente de correlação de Pearson, primeiro use o coeficiente calculado para derivar uma estatística t. Em seguida, você pode encontrar um valor de p associado usando a distribuição t com graus de liberdade (n - 2).

A fórmula para obter a estatística t de um coeficiente de correlação de Pearson é:

Em que:

Ao obter a estatística t, você pode calcular o valor de p usando a função de distribuição cumulativa da distribuição t. Este usa graus de liberdade n - 2, em que n é o tamanho da amostra.

Este é o processo geral:

Para calcular o valor de p a partir de um índice de qui-quadrado, determine os graus de liberdade associados à distribuição de qui-quadrado. Em seguida, use tabelas estatísticas ou um software para encontrar a probabilidade de obter um valor de qui-quadrado tão extremo quanto o observado.

Você pode obter o valor de p com ajuda da seguinte fórmula:

valor de p = 1 − cdfχ² (x; df)

Em que:

​A probabilidade cumulativa deve ser subtraída de 1, porque a distribuição de qui-quadrado é desviada para a direita, por isso a área da cauda à direita do valor de qui-quadrado corresponde ao valor de p.

Estas são algumas instruções passo a passo de como calcular o valor de p de um índice de qui-quadrado:

Se o valor de p for menor que ou igual a 0,05 (ou outro nível de significância escolhido), isso sugere que o resultado é estatisticamente relevante. Ou seja, o resultado observado é significativo no nível de α.

Isso significa que a probabilidade de obter um resultado extremo, supondo que a hipótese nula seja verdadeira, é muito baixa. Normalmente, essa probabilidade é menor que 5%.

Portanto, você rejeita a hipótese nula em favor da hipótese alternativa. Isso indica que há evidências para respaldar a afirmação feita pela hipótese alternativa.

Se o valor de p for maior que 0,05, isso sugere que o resultado observado não é estatisticamente relevante dentro do nível de significância escolhido. Em outras palavras, não há evidência suficiente para rejeitar a hipótese nula. Isso significa que não podemos concluir que o resultado observado difere de o que seria esperado na hipótese nula.

Leitura relacionada: Como analisar dados de pesquisa

Algumas pessoas acreditam que um valor de p de 0,05 indica que existe 95% de chance de a hipótese testada ser verdadeira e 5% de chance de ser falsa. Isso é uma interpretação equivocada do valor de p.

O valor de p indica a probabilidade de se observar os dados presumindo que a hipótese nula seja verdadeira. Não existem medidas diretas de probabilidade de a hipótese ser verdadeira ou falsa.

É um erro comum tratar o valor de p como sinônimo de tamanho ou importância do efeito. Isso obscurece a separação entre a significância estatística e a significância prática.

Um valor de p baixo indica que o resultado observado muito provavelmente não é por acaso. No entanto, isso não comunica a magnitude do efeito. Além disso, não reflete a relevância prática desse efeito.

Por exemplo, mesmo desvios minúsculos da hipótese nula podem levar a valores de p significativos em grandes intervalos de dados, apesar de não serem significativos de forma prática. Além disso, se um experimento retornar diferenças significativas várias vezes, é provável que você observe resultados não significativos algumas vezes, pois isso se baseia na probabilidade.

Por outro lado, um valor de p grande não significa necessariamente que o efeito observado é desprezível. Em vez disso, ele sugere que os dados não fornecem evidência convincente contra a hipótese nula.

Para avaliar com precisão a importância prática do resultado, é essencial complementar os valores de p com medidas de tamanho do efeito. O tamanho do efeito quantifica a magnitude do efeito observado. Isso ajuda a contextualizar o resultado em um escopo mais amplo da questão investigada pela pesquisa.

Essa distinção permite que a significância estatística se alinhe a implicações com valor prático. Ela orienta tomadas de decisão e interpretações de resultados de pesquisa.

O problema dos vários testes ocorre quando os pesquisadores conduzem vários testes de hipótese sobre o mesmo intervalo de dados sem ajustar o nível de significância adequadamente. Essa prática infla a probabilidade de encontrar falsos positivos, também conhecidos como erros Tipo I. Nessas situações, a hipótese nula é rejeitada incorretamente.

Imagine um cenário em que vários testes independentes são conduzidos ao mesmo tempo. Mesmo se cada teste mantiver um baixo nível de significância (por exemplo, α = 0,05), a probabilidade cumulativa de observar pelo menos um resultado significativo apenas por acaso aumenta. Isso ocorre porque o número de testes aumenta.

Pesquisadores usam técnicas de correção estatísticas, como a correção de Bonferroni, para tornar mais difícil rejeitar a hipótese nula. Essas soluções ajudam a manter um controle rígido sobre a taxa de falsos positivos. Elas mantêm a probabilidade de falsos positivos em todos os testes abaixo do limite especificado.

Pense nas implicações práticas das suas constatações dentro do contexto geral da sua pesquisa. Evite interpretar resultados estatisticamente relevantes de forma exagerada ou descartar resultados não significativos sem pensar bem antes.

Digamos que você encontre uma melhoria estatisticamente relevante nas avaliações de estudantes ensinados com um novo método. Essa melhoria é comparada aos estudantes que aprenderam usando o método tradicional.

Você deve evitar interpretar os resultados de forma exagerada. Em vez disso, pense em fatores como o tamanho do efeito. Essa melhoria nas pontuações é grande o bastante para justificar implementar um novo método de ensino em larga escala? Essa constatação ocorreria novamente em outros estudos em condições semelhantes? Existem outros fatores, como custo, que precisam ser considerados?

Por outro lado, resultados não significativos podem ser devido a outros fatores, como uma amostra pequena ou um erro de medição.

Por isso, é importante avaliar criticamente o design do estudo, a qualidade dos dados e possíveis fontes de viés antes de tirar conclusões.

Independentemente da significância, todos os valores de p de todas as variáveis do estudo devem ser incluídos. Isso fornece uma visão abrangente da análise e permite que os leitores avaliem a solidez das conclusões.

Ao reportar todos os valores de p, os pesquisadores comunicam toda a amplitude das análises estatísticas, incluindo as que tiveram resultados não significativos. Essa transparência permite avaliar a consistência e a confiabilidade das constatações referentes a diferentes variáveis e análises e também promove integridade na pesquisa ao apresentar os dados completos, sem vieses nem distorções.

Interpretar valores de p baixos requer cuidado. Às vezes, eles podem ser indicadores enganosos da significância dos efeitos observados.

Reconhecer que valores de p baixos podem vir de efeitos genuínos e tamanhos de amostra grandes é fundamental. Tamanhos de amostra grandes aumentam o poder estatístico de detectar desvios triviais da hipótese nula.

Portanto, valores de p baixos em estudos com amostras grandes podem não refletir necessariamente um efeito considerável ou com valor prático.