A1- Bioestatistica e Epidemiologia

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O valor-p é um indicador da significância estatística de um resultado de teste de hipóteses. Ele mede a probabilidade de obter uma diferença ou relação entre as variáveis em estudo tão grande quanto a observada, assumindo que a hipótese nula é verdadeira.
Quando o valor-p é menor que o nível de significância (ou alfa), que é comumente fixado em 0,05 ou 0,01, rejeitamos a hipótese nula e concluímos que há evidências estatísticas suficientes para aceitar a hipótese alternativa. Portanto, quanto menor o valor-p, mais forte é a evidência contra a hipótese nula.
Dito isso, vamos analisar os três estudos propostos:
· Estudo 1: valor-p calculado em 0,015; em nível de confiança 98%.
Nesse estudo, o valor-p é muito baixo (0,015), o que indica forte evidência contra a hipótese nula. Além disso, o nível de confiança é bastante alto (98%), o que significa que há pouca probabilidade de erro tipo I (rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira). Portanto, esse é um bom resultado.
· Estudo 2: valor-p calculado em 0,7; em nível de confiança 95%.
Nesse estudo, o valor-p é muito alto (0,7), o que sugere que não há evidência suficiente contra a hipótese nula. Além disso, o nível de confiança é moderado (95%), o que significa que há alguma probabilidade de erro tipo I. Portanto, esse é um resultado ruim.
· Estudo 3: valor-p calculado em 0,02; em nível de confiança 95%.
Nesse estudo, o valor-p é baixo (0,02), o que indica forte evidência contra a hipótese nula. Além disso, o nível de confiança é moderado (95%), o que significa que há alguma probabilidade de erro tipo I. Portanto, esse é um resultado razoável.
Em resumo, um valor-p baixo é considerado "bom" porque indica forte evidência contra a hipótese nula, enquanto um valor-p alto é considerado "ruim" porque sugere que não há evidência suficiente para rejeitar a hipótese nula. O nível de confiança também é importante, pois quanto maior o nível de confiança, menor é a probabilidade de erro tipo I, mas ao mesmo tempo aumenta a probabilidade de erro tipo II (falha em rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa).