Em estatística, um dos parâmetros mais importantes é a análise da confiabilidade

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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.
No estudo 2 apresenta um valor de p considerado “ruim”, já nos estudos 1-3 apresentam um valor de p considerado “bons”. Em estudos clínicos é comum que se admita um nível de confiança de 95%, com valor de p equivalente a 0,05. Observando isto podemos dizer que o valor p aceitável é igual ou maior que 5%. Analisando os três estudos, verifiquei que o estudo 1-3 o valor p é considerado bom visto que 0,015 = 1,5% e confiança de 98%, 0,02 = 2% confiança de 95% portanto valores p baixos, seus dados não são prováveis com uma hipótese nula verdadeira, e estudo 2 o valor de p e considerado ruim tendo em vista 0,7 = 70% confiança de 95%, neste caso tem grande chance de ser um falso positivo.
 O valor p é definido como a probabilidade de se observar um valor estatístico em um teste realiza do, podendo ser maior ou igual ao encontrado, o que indicará as chances desse valor se uma hipótese real ou nula.