BIOESTATÍSTICA E EPIDEMOLOGIA UNID 1

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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. 
 
 
 
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.