O que Significa o Valor de p?
Quantas vezes você já viu o valor de p em um teste estatístico, até tentou entender o significado, mas nunca conseguiu?
Não se preocupe; pois você não está sozinho! Esta é uma das dúvidas mais recorrentes dentro da estatística!
Prometemos que ao fim deste artigo você vai entender facilmente, de uma vez por todas, o que significa o bendito valor de p nos testes estatísticos!
O Problema
O valor de p está presente nos testes estatísticos inferenciais.
Dentre os representantes mais famosos da estatística inferencial estão análises como teste t de Student, Anova, qui-quadrado, correlação de Pearson, e regressões linear e logística.
Mas qual a real importância da estatística inferencial? Para que precisamos dela?
Devido à impossibilidade — logística, técnica, temporal e financeira — de obtermos dados de uma população inteira, precisamos trabalhar apenas com amostras dela.
Então, para tirarmos conclusões sobre essa população, estudando apenas parte dela, precisaremos da estatística inferencial.
A Solução
Aviso importante: Primeiramente, gostaríamos que ficasse claro que esta não é a definição mais precisa do valor de p, mas é a mais didática. Ao fim do artigo colocamos mais informações sobre isso.
Mas vamos ao que interessa! O valor de p nada mais é que uma probabilidade — que, obviamente, varia de 0 a 1 (0 a 100%). Mas probabilidade de que?
A resposta é simples:
O valor de p representa a probabilidade de a diferença detectada entre os grupos analisados ter ocorrido ao acaso. Então,
– Um pequeno valor de p (p ≤ 0,05, ou seja, probabilidade menor ou igual a 5%): indica que há uma pequena probabilidade de que a diferença observada entre os grupos seja ao acaso, então, você considera que há diferença significativa entre os grupos.
– Um grande valor de p (p > 0,05, ou seja, probabilidade maior que 5%): indica que há uma grande probabilidade de que a diferença observada entre os grupos seja ao acaso, então, você considera que não há diferença significativa entre os grupos.
Na explicação acima, usamos “diferença entre os grupos” como exemplo, que se aplica a análises como teste t e Anova.
Para testes como correlação de Pearson e regressão linear, passaríamos a dizer “relação entre as variáveis,” mas isso fica para outro artigo.
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Conclusão
A esmagadora maioria dos estudos científicos necessita de análises inferenciais. Sendo assim, dificilmente o seu não precisará. Afinal, se leu este artigo até aqui é porque provavelmente está precisando!
Desta forma, o entendimento do que significa o valor de p é de crucial importância para o pesquisador e para suas pesquisas.
Sabendo que a estatística inferencial se baseia no fato de que os dados apresentam variações devido ao acaso; só nos resta descobrir, por meio de testes estatísticos, se as diferenças observadas em nossos dados em análise são somente devido ao acaso. Isso se dá, em certo grau, pela análise do valor de p.
A definição mais prática, e de fácil entendimento, desse valor é a que acabamos de ver, ou seja:
A probabilidade de a diferença detectada entre os grupos analisados ter ocorrido ao acaso!
Atente-se para a informação a seguir:
As definições, entendimentos e explicações que utilizamos aqui, são os mais gerais e amplamente utilizadas em disciplinas básicas de estatística ou bioestatística e livros texto.
Sendo assim, nestes moldes, de forma geral, o entendimento dos significados se torna mais fácil e lógico para quem não é ligado diretamente com a área de exatas.
Este entendimento, no entanto, vem sendo criticado por alguns estatísticos e, por conta disto, a Associação Americana de Estatística publicou um editorial sobre a “significância estatística e o valor de p”, com aspectos um pouco diferentes dos retratados aqui.
Abaixo, uma definição mais precisa, mas ao mesmo tempo menos intuitiva.
O valor de p representa a probabilidade de obtermos um resultado igual (ou mais extremo) ao obtido a partir dos nossos dados, assumindo que a hipótese nula é verdadeira.
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Excelente explicações, apresentadas de modo didático
Obrigado pelo retorno, José Milton. não se esqueça de baixar o nosso eBook gratuito sobre o teste t!
Muito boa sua postura. As pessoas precisam entender a base do pensamento estatístico, mesmo que ela possa ser melhorada depois. Veja quantas pessoas têm disciplina de estatística na graduação e quantas aprendem alguma coisa para conseguir usá-la mesmo que seja para um teste t. Clareza e didática é fundamental. Parabéns pela sua proposta. Baixarei seu e-book. Abs.