Bioestatística: o mau uso do P value
DOI: 10.1038/nature.2016.19503
IG LINK:@phasegroup
🔥Recentemente a revista Nature alertou sobre a má interpretação do p-valor.
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📊O p-valor é probabilidade de encontrar o resultado observado num estudo, quando na verdade o resultado observado não existe. Ou seja, mostra a probabilidade de um falso resultado acontecer; o resultado/diferença aconteceu por acaso, não foi realmente um efeito do tratamento. A probabilidade desse acaso acontecer não pode superar 5% (p<0.05).
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⚠️Vamos considerar uma intervenção que reduziu a média de peso dos participantes de 110kg para 109.5kg. Se a amostra foi de 10000 pessoas, o p-valor será de 0.0000005. O p-valor me mostra que a CHANCE DESSE REDUÇÃO TER OCORRIDO POR ACASO É MÍNIMA, não é capaz de me dizer o EFEITO DO TRATAMENTO ou se ele é CLINICAMENTE IMPORTANTE.
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❇️Para saber o efeito do tratamento e se ele é clinicamente efetivo existem outras formas de mensuração e vai depender do contexto clínico de cada condição e não do p-valor.
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🔥Recentemente a revista Nature alertou sobre a má interpretação do p-valor.
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📊O p-valor é probabilidade de encontrar o resultado observado num estudo, quando na verdade o resultado observado não existe. Ou seja, mostra a probabilidade de um falso resultado acontecer; o resultado/diferença aconteceu por acaso, não foi realmente um efeito do tratamento. A probabilidade desse acaso acontecer não pode superar 5% (p<0.05).
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⚠️Vamos considerar uma intervenção que reduziu a média de peso dos participantes de 110kg para 109.5kg. Se a amostra foi de 10000 pessoas, o p-valor será de 0.0000005. O p-valor me mostra que a CHANCE DESSE REDUÇÃO TER OCORRIDO POR ACASO É MÍNIMA, não é capaz de me dizer o EFEITO DO TRATAMENTO ou se ele é CLINICAMENTE IMPORTANTE.
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