O Que quer dizer p < 0,05?
Todos nós já ouvimos pelo menos uma vez a frase: isto é estatisticamente significativo, ou o seu contrário, isso não é estatisticamente significativo, mas quantos, mesmo dos que têm formação superior, são capazes de explicar de forma simples o conceito da significância estatística? É isso que iremos fazer aqui, ou pelo menos tentar.
A primeira dificuldade é que vários estudos demonstram que os portugueses em geral têm uma dificuldade acrescida com a matemática, por isso o que lhe peço, é que se for um desses leitores, pare 30 segundos, respire fundo pelo menos 3 vezes e afaste a sua eventual má reacção com os números. Não é disso que iremos falar!
” O conceito de significância estatística não tem exclusivamente a ver com a expressão mais conhecida p<0,05, o que para muitos é já um quebra cabeças,
- tem letras, pê;
- operadores matemáticos <, menor;
- e números decimais;
afinal nada mais do que escrever de forma mais simples, do que o latim do séc. XVI e XVII, e p< 0,05 é o mesmo que escrever pê menor que zero vírgula, zero cinco, mesmo o leitor mais averso à matemática, aceitará bem mais fácil escrever p< 0,05.”
António Moreira
Prof. Ensino Superior
Quer saber como combater os cépticos e melhorar as suas competências na compreensão da investigação científica?
Significância Estatística o que é?
O conceito de significância estatística não tem exclusivamente a ver com a expressão mais conhecida p<0.05, o que para muitos é já um quebra cabeças, tem letras, p, operadores matemáticos <, menor, e números decimais, afinal nada mais do que escrever de forma mais simples, do que o latim do séc. XVI e XVII, e p< 0.05 é o mesmo que escrever pê menor que zero virgula, zero cinco, mesmo o leitor mais averso a matemática, aceitara bem mais fácil escrever p< 0,05.
O que quer dizer isto, bem p, significa probabilidade, logo p< 0,05 significa uma probabilidade menor que 0,05 ou seja 5 centésimas, ou cinco em 100, até ver manteremos este valor para não confundir, mas depois veremos que podem ser usados outros, nomeadamente 0,01.
Muito bem, até aqui, mas a que se refere a probabilidade inferior a 5 em 100?
Para que perceba bem esse conceito vamos seguir um exemplo do dia a dia.
Simples, imaginemos que um vendedor de arroz comprou 1000 Kilos de Arroz em sacos de 1 Kg, e que esses 1000 Kg vinham em sacos de 100 Kg.
Quantos sacos de 100 Kg eram? Exacto! 10 sacos de 100 Kg, ou seja, 1000 Kg de arroz, e cada um dos 10 sacos grandes de arroz que o vendedor comprou tinha 100 sacos de 1 Kg de arroz.
Como é natural, é difícil que cada saco de arroz tenha exactamente 1000 gramas, ou seja 1 Kg de arroz, concordará o leitor que uns terão 990 gr, outros 1010 gr, e que dentro deste intervalo será possível obter uma variação, isto é se pensarmos bem é até difícil que os sacos tenha precisamente 1000 gramas.
Ok, paremos agora um pouco, e concentremo-nos no seguinte:
Se o leitor escolher à sorte 50 sacos de arroz, quanto é que eles pesarão?
A resposta do leitor qual é?
Acredito que esteja a dizer: aproximadamente 50 Kilos,
Sabemos qual o “grau” de certeza da nossa afirmação!
O leitor, ao dar esta resposta, está exactamente a usar o conceito de significância estatística, isto é, está a concluir, o termo estatístico é inferir, que aquele conjunto de 50 sacos de arroz, a que em estatística chamamos amostra, pertence com toda a certeza, a um conjunto mais alargado de sacos de arroz , em estatística chamamos população, cujo peso dos sacos de arroz é em média de 1 kilo por saco! Neste caso não há diferenças entre esta amostra e a população. p > 0,05 pê maior que 0,05.
Agora vamos então finalmente perceber o p < 0,05, se verificássemos que vários conjuntos de sacos estavam longe do peso de um quilo cada saco, para mais ou para menos, então teríamos de concluir que esses sacos não correspondiam à encomenda que tinha sido comprada, isto é que o peso dos sacos era significativamente diferente, comprovado pela estatística, do que tinha sido encomendado, quer dizer que a probabilidade de pertencer ao lote dessa encomenda, era inferior a uma probabilidade de 5 em cada 100 vezes.
Esclarecendo: se os resultados do instrumento estatístico que usámos para verificar as diferenças, mostrasse um p < 0,05, podemos afirmar com 95% de probabilidades de acertar, que não pertenciam a uma população de sacos com uma média de 1 Kg de peso!!!
Ou seja, a Significância estatística, refere-se à probabilidade com que podemos dizer que existem diferenças entre aquilo que estamos a comparar.
No exemplo abaixo poderá perceber definitivamente o que queremos dizer:
Verificar o efeito de um tratamento ?
Por exemplo, e de modo simplificado, para mais fácil compreensão, num grupo de indivíduos com colesterol elevado, os dividirmos, à sorte, em dois grupos:
- um que faz corrida de 30 minutos por semana durante oito semanas,
- e outro que não faz corrida nem outro exercício,
Se ao fim de oito semanas medirmos o colesterol em cada um dos grupos, para sabermos se a corrida produz efeitos no abaixamento de colesterol, compararemos os dois grupos.
Para que as diferenças sejam estatisticamente significativas, isto é, que não se devam ao acaso, por isso se poderão dever ao exercício, aplicamos uma prova estatística (teste t de comparação de médias, por exemplo) e se os seus valores apresentarem um valor de p menor que 0,05 (p < 0,05), ou seja, uma probabilidade de pelo menos 95 em cada 100 vezes a diferença não se dever ao acaso, então podemos afirmar que há diferenças com significância estatística!!
E qual é o valor dessas diferenças ?
O leitor poderá agora estar a perguntar: quanto é o valor dessas diferenças? mas isso não nos é dado pela informação da significância estatística, mas sim pela magnitude das diferenças, e esse será o objecto de uma próxima abordagem.
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