Teste P
Um teste P é um método estatístico que testa a validade da hipótese nula que declara uma afirmação comumente aceita sobre uma população. Embora o termo nulo seja um pouco enganador, o objetivo é testar o fato aceito, tentando refutá-lo ou anulá-lo. O teste P pode fornecer evidências que podem rejeitar ou deixar de rejeitar (as estatísticas falam por 'inconclusivas') uma afirmação amplamente aceita.
Principais Takeaways
- Um teste P é um método estatístico que testa a validade da hipótese nula que declara uma afirmação comumente aceita sobre uma população.
- Quanto menor o valor p, mais forte é a evidência de que a hipótese nula deve ser rejeitada e que a hipótese alternativa pode ser mais credível.
- A estatística do teste P normalmente segue uma distribuição normal padrão quando tamanhos grandes de amostras são usados.
Entendendo o teste P
Um teste P calcula um valor que permite ao pesquisador determinar a credibilidade da reivindicação aceita. O valor p correspondente é comparado a um nível estatisticamente significativo (nível de confiança), alfa (α), que o pesquisador optou por avaliar a aleatoriedade dos resultados. A estatística do teste P normalmente segue uma distribuição normal padrão quando tamanhos grandes de amostras são usados.
Os pesquisadores geralmente escolhem níveis alfa de 5% ou menos, o que se traduz em níveis de confiança de 95% ou mais. Em outras palavras, um valor p menor que um nível alfa de 5% significa que há mais de 95% de chance de que seus resultados não sejam aleatórios, aumentando assim a significância de seus resultados. Essa é a evidência que permitiria ao pesquisador rejeitar a hipótese nula.
- Quanto menor o valor p (valor p <alfa), mais forte é a evidência de que a hipótese nula deve ser rejeitada e de que a hipótese alternativa pode ser mais credível.
- Quanto maior o valor-p (valor-p> alfa), mais fraca é a evidência contra a hipótese nula, o que significa que ela não pode ser rejeitada, o que torna o teste inconclusivo.
Ao realizar um teste de hipótese para validar uma alegação, o pesquisador postula duas hipóteses - nula (H 0 ) e alternativa (H 1 ). Formular as hipóteses nulas e alternativas é a chave para a utilidade que um teste P pode oferecer ao pesquisador.
A hipótese nula afirma uma crença ou premissa comum que o pesquisador testa para ver se pode rejeitá-la. O ponto chave a entender é que o pesquisador deseja sempre rejeitar a hipótese nula e o teste P os ajuda a alcançar esse objetivo. Outro ponto a ser observado é que, se o teste P falhar em rejeitar a hipótese nula, o teste será considerado inconclusivo e não será de forma alguma uma afirmação da hipótese nula.
A hipótese alternativa é a explicação diferente apresentada pelo pesquisador para melhor explicar o fenômeno que está sendo investigado. Como tal, precisa ser a única ou a melhor explicação alternativa possível. Dessa forma, se o valor p validar uma rejeição da hipótese nula, a hipótese alternativa poderá ser vista como credível.
Teste Z e teste T
Um tipo comum e simplista de teste estatístico é o teste z, que testa a significância estatística de uma média amostral em relação à média hipotética da população, mas exige que o desvio padrão da população seja conhecido, o que geralmente não é possível. O teste t é um tipo de teste mais realista, pois requer apenas o desvio padrão da amostra em oposição ao desvio padrão da população.
Compreender como as estatísticas podem afetar o desenvolvimento de produtos, especialmente em biotecnologia, pode ser bastante útil para orientar os investidores a tomar decisões de investimento mais informadas. Por exemplo, um entendimento básico dos resultados estatísticos de um ensaio clínico de um medicamento promissor pode ser inestimável na avaliação dos retornos potenciais de um estoque de biotecnologia.
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