Valor de p

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Aula - tópicos de estatística.
Valor de p ou significância estatística.

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Valor de p

  1. 1. AU L A 2 “Valor de P” “To p or not to p”
  2. 2. Entendendo a estatística... 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 2 Não estudamos uma população inteira, é dispendioso e demorado, mas sim uma parte desta população Amostra
  3. 3. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 3 Para diminuir esses riscos estatística Amostras = alguns riscos. • E se o tamanho da amostra não foi adequado? • E se o método de avaliação apresentar falhas? • E se tiver outros fatores influenciando os resultados encontrados? E o valor de p está exatamente relacionado a confiança que podemos ter nas conclusões obtidas.
  4. 4. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 4 A verdade na população O resultado do teste no estudo Conclusão do teste estatístico O tratamento A é superior O tratamento A não é superior O tratamento A parece superior Correto ERRO TIPO I α O tratamento A não parece superior ERRO TIPO II β Correto O que pode acontecer com os resultados de nossos estudos quando trabalhamos com amostras:
  5. 5. Tipo I α Tipo II β 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa  Dizer que existe uma diferença no resultado que encontramos, face à realidade, que não foi mero acaso, MAS isso não está certo.  Rejeitamos Ho e ela é verdadeira  Dizer que não existe uma diferença entre os resultados que encontramos, MAS esta diferença existe.  Aceitamos Ho quando deveríamos rejeitá-la. 5 Podemos cometer dois erros: Ho  a hipótese NULA afirma sempre que não há diferença entre as amostras
  6. 6. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 6 Para fazer o teste é preciso transformar a pergunta que motivou a pesquisa em duas hipóteses que se contradizem. Exemplo: Imagine que um réu está sendo chamado a juízo para responder por um crime. Quais são as hipóteses possíveis? • O réu é inocente  hipótese de nulidade (Ho) • O réu é culpado  hipótese alternativa (H1)... Rejeito Ho Quais são as decisões possíveis? • Considerar o réu culpado  e ele for inocente (rejeito Ho) = ERRO TIPO I • Considerar o réu inocente  e ele for culpado (aceito Ho) = ERRO TIPO II • Considerar o réu inocente  e ele for inocente (ACERTO) • Considerar o réu culpado  e ele for culpado (ACERTO)
  7. 7. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 7 Toda inferência está sujeita a erro. A conclusão se baseia em apenas uma amostra do universo e – por puro azar – podem ter sido observada uma amostra pouco representativa desse universo.
  8. 8. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 8 O que é mais grave? O erro de punir um inocente ou deixar impune um culpado? Na pesquisa científica se considera mais grave o erro de rejeitar a hipótese da nulidade quando ela é verdadeira. Exemplos de erro tipo I: • Dizer que uma nova droga é melhor que a tradicional, quando isso não for verdade. • Dizer que uma dieta aumenta a longevidade, quando isso não for verdade. • Dizer que um produto é cancerígeno, quando isso não for verdade. • Dizer que uma vitamina faz atletas, quando isso não for verdade.
  9. 9. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 9 O nível de significância : determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados. E geralmente fizado em 0,05 A probabilidade de cometermos um erro tipo I é chamada de nível de significância = p ou α ... o valor-p é a menor escolha que teríamos feito para o nível de significância, de forma que rejeitaríamos H0
  10. 10. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 10 se o p-valor é maior que o nível de significância, não rejeitamos a hipótese nula rejeitamos a hipótese nula
  11. 11. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 11
  12. 12. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 12 O valor de p representa a chance ou a probabilidade do efeito (ou da diferença) observada entre os tratamentos/categorias ser devido ao acaso, e não aos fatores que estão sendo estudados.
  13. 13. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 13 Se o valor de p é pequeno, a diferença encontrada tem pouca chance de ser causada pelo acaso • Variablidade das amostras E pode-se concluir que as amostras são diferentes. Ex: p=0,05  há 5% de chance de se notar uma diferença tão grande ou maior que a observada
  14. 14. Como expressar.... 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 14 p=0,05 significa uma probabilidade de 1 em 20 ! Tão pequena que não pode ser uma obra só do acaso! p<0,05  diferenças estatisticamente significantes Melhor: colocar o valor de p e deixar que o leitor decida o seu ponto de corte! Probabilidade maior que 1:5  p>0,20 Probabilidade com tendência ao infinito ∞  p<0,001
  15. 15. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 15 O valor de p fornece uma ideia de quanto os dados contradizem a hipótese nula. E permite que diferentes pesquisadores utilizem seus respectivos níveis de significância para avaliar os resultados do teste de hipóteses.
  16. 16. Alguns exemplos.... 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 16 Tabela 4. Comparação entre a qualidade de vida dos cuidadores com aspectos do perfil sócio demográfico dos mesmos. Domínio Físico Média (D.P) Domínio Psicológico Média (D.P) Domínio Relações sociais Média (D.P) Domínio Meio ambiente Média (D.P) Sexo Masculino 78,0 (12,0) 75,7 (12,5) 61,1 (31,4) 58,0 (17,9) Feminino 65,2 (20,0) 66,3 (20,2) 66,2 (21,2) 52,6 (17,4) p** 0,040 0,137 0,525 0,380 Faixa etária <42 anos 74,1 (18,8) 71,5 (21,7) 67,4 (24,9) 54,6 (23,6) ≥ 42 anos 62,9 (17,4) 65,8 (15,7) 62,7 (23,1) 53,1 (9,4) p** 0,035 0,297 0,497 0,771 Escolaridade Fundamental 61,7 (19,1) 63,6 (17,0) 62,5 (20,2) 46,0 (12,2) Médio 67,7 (16,8) 66,7 (21,2) 63,0 (27,3) 54,2 (17,6) Superior 86,1 (9,4) 84,7 (8,1) 75,0 (25,0) 72,2 (15,5) p* 0,003 0,013 0,385 < 0,001 Parentesco Filho (a) 81,4 (14,8) 79,2 (19,5) 80,0 (19,2) 69,4 (22,7) Esposo (a) 62,5 (14,8) 67,9 (15,9) 56,0 (24,8) 47,8 (16,0) Mãe/ Pai 61,5 (18,5) 61,4 (22,2) 61,8 (24,8) 50,2 (13,1) Irmão (a) 82,1 (10,4) 75,0 (14,7) 66,7 (35,8) 62,5 (27,8) p* 0,012 0,144 0,112 0,059
  17. 17. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 17 Sexo n % p* 0,055 Masculino 53 39,8 Feminino 35 60,2 Idade Média 20,1 ±2,4 Mediana 20,0 19,6 – 20,6 Tabela 1 – Caracterização da amostra *Qui-quadrado Sexo Masculino Feminino p* Idade Média 20,3 19,9 0,927 Mediana 20,0 20,0 Desvio Padrão ±2,8 ±1,6 IC 19,5 – 21,0 19,3 – 20,4 Tabela 2 – Caracterização segundo sexo e idade *Mann-Whitney
  18. 18. 24/05/2015profa. dra. Ana Luiza Lima Sousa 18 Referências: 1. Rumsey D. Estatística para leigos. Editora Alta Books. Rio de Janeiro, 2013. 2. Fletcher, R.H. & Fletcher S.W. Epidemiologia Clínica. Elementos essenciais. 4 ed. Editora Artmed. Porto Alegre, 2008. 3. Haynes, R.B.; Sackett, D.L.; Guyatt, G.H.; Tugwell, P. Epidemiologia Clínica: como realizar pesquisa clínica na prática. 3 ed. Editora Artmed. Porto Alegre, 2008. 4. Doria Filho, U. Introdução à Bioestatística – para simples mortais. Editora Campus. 14 ed. São Paulo, 1999. 5. Field, Andy. Descobrindo a estatística usando o SPSS. 2 ed. Editra Artmed, Porto Alegre, 2009 6. http://tenfootstop.blogspot.com.br/2006/03/to-p-or-not- to-p-why-use-p-value.html.

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