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A1 Bioestatística

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A1 Bioestatística
Em estatística, um dos parâmetros mais importantes é a análise da confiabilidade, baseada nos níveis de confiança necessários. Em estudos clínicos é comum que se admita um nível de confiança de 95%, com valor de p equivalente a 0,05. Compreender corretamente esse valor e a sua intepretação é essencial em bioestatística, não apenas para realizar estudos científicos, mas também para analisar resultados em artigos e trabalhos publicados. A partir dos conceitos apresentados, considere três situações.
Estudo 1: valor-p calculado em 0,015; em nível de confiança 98%.
Estudo 2: valor-p calculado em 0,7; em nível de confiança 95%.
Estudo 3: valor-p calculado em 0,02; em nível de confiança 95%.
Em qual(is) estudo(s) o valor-p é considerado “bom” e em qual(is) “ruim”? Justifique sua resposta.
Resposta: 
Um valor-p pequeno significa, em termos gerais, que a probabilidade de obter um valor da estatística de teste é muito improvável, levando assim à rejeição da hipótese nula. É preciso atenção e cautela na interpretação desses resultados pois esta medida é bastante influenciada pelo tamanho da amostra. Amostras grandes tendem a produzir valores-p pequenos, enquanto amostras pequenas tendem a produzir valores-p grandes.
· Valores-P altos: seus dados são prováveis com uma hipótese nula verdadeira.
· Valores-P baixos: seus dados não são prováveis com uma hipótese nula verdadeira.
Baseando-se em p calculado em 0,055 (comumente usado na área da saúde), ou seja 5%, o estudo 2 apresenta um valor p muito alto, o que pode indicar que os grupos comparados não apresentam tendência de diferença; Já no estudo 3, o valor está bem próximo ao nível de significância, embora ligeiramente menor, para este caso o valor p não diz o quanto uma variável influencia a outra, apenas se essa influência pode ser atribuída ao acaso ou não, nesse caso a probabilidade das diferenças serem devido ao acaso, são mínimas. Nesse estudo a hipótese nula será rejeitada e a hipótese alternativa aceita, uma vez que obtivemos um valor-p menor que o nível de confiança, observamos que há uma diferença. O estudo 1 também apresentou um valor -p considerado bom, menor que o valor de significância numa amostra maior, nesse caso se afirmarmos que o item em estudo é o responsável pela alteração, aqui não sabemos do se trata, temos 98% de chance de estarmos certos. Nesse estudo a hipótese alternativa também deve ser aceita.

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