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1.1.5 O que é p-valor

1. O que é P VALOR?

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”.

Referência: https://estatisticafacil.org/2020/10/06/valor_de_p/

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.

Essa definição será discutida nos tópicos abaixo

2. Hipóteses Estatísticas

Quando fazemos um teste inferencial de hipóteses — como qui-quadrado, teste t, anova, correlação, regressão, etc — temos basicamente duas hipóteses:

  • HIPÓTESE nula (H0): A padrão, mais simples, de que não há ‘diferença entre os grupos’ ou não há ‘relação entre as variáveis’.

  • HIPÓTESE alternativa (H1): Estado alternativo, complementar a H0, de que há ‘diferenças entre grupos’ ou há ‘relação entre as variáveis’.

3. Nível de Significância e Valor de P

O objetivo básico de todo e qualquer teste de hipóteses é definir se rejeitaremos ou não a hipótese nula (H0) — e essa definição dependerá de dois fatores fundamentais:

  • 1. NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA (α): Representa um valor de corte, um critério que definimos para rejeitar H0 ou não. A definição de seu valor — normalmente 1% ou 5% — deve ser feita anteriormente ao teste.

  • 2. VALOR DE P (p): O valor de p representa uma probabilidade, e esse valor será obtido sempre que executarmos um teste inferencial de hipóteses.

4. Estatisticamente Significativo?

Ao executar nossa análise e obtermos o valor de p, o próximo passo será compará-lo com o nível de significância (α) que definimos anteriormente.

Como exemplo, considere que definimos um nível de significância (α) de 0,05 (ou 5%), teríamos então duas possibilidades ao compararmos esse α com nosso valor de p obtido no teste:

  1. Quando o valor de p é menor ou igual ao nível de significância α (p ≤ 0,05), devemos então rejeitar a hipótese nula (H0). Aqui dizemos que nosso teste foi estatisticamente significativo.

  2. Quando o valor de p é maior que o nível de significância α (p > 0,05), devemos então não rejeitar a hipótese nula (H0). Aqui dizemos que nosso teste não foi estatisticamente significativo.

5. O que Significa o Valor de P?

Em termos técnicos o valor de p pode ser definido como:

A probabilidade de obtermos um resultado igual (ou mais extremo) ao obtido a partir dos nossos dados, assumindo que a hipótese nula é verdadeira.

Se meu teste retornou, por exemplo, p = 2%, o que isso significa?

Se considerarmos H0 verdadeira, a probabilidade de obtermos resultados iguais (ou mais extremos) que o nosso, será de apenas 2%. Como foi menor que o α = 5%, rejeitamos H0.

Referência: https://estatisticafacil.org/2022/02/18/valor_de_p_retorno/