A análise estatística é importante em qualquer campo, incluindo os campos da medicina, psicologia e até mesmo negócios. Sem uma profunda análise estatística de seus fatos e números, é impossível saber quais decisões tomar em relação a seus negócios ou projetos de pesquisa. O P-Value é o intervalo de significância estatística e validade que uma determinada estatística mostra, dados os vários fatores que a cercam. Em outras palavras, mostra a importância da estatística em termos de tomada de decisão e valor.
O que é exatamente um valor P?
Antes de tentarmos ilustrar como calcular o valor P de uma hipótese nula, vamos primeiro examinar a definição de um valor P. Um valor P é a quantidade de significância marginal de um fato estatístico. Isso significa que, quando falamos de valores P, estamos realmente falando de estatísticas que estão apenas dentro da faixa significativa.
Ao lidar com hipóteses nulas, aumenta a importância porque significa que a hipótese nula não está correta.
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O que é uma hipótese nula?
Para entender os valores P, devemos também entender o que se entende por hipótese nula. Uma hipótese nula é o grau em que não há diferença entre uma determinada população em um estudo estatístico. Também pode apontar diretamente para o fato de que a estatística não é significativa. Isso anularia a estatística como sem importância para o estudo e seria descartada.
Portanto, é fundamental entender como calcular o valor P para que não haja dúvida sobre a validade e a importância de uma dada estatística.
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Objetivo do valor P no teste de hipóteses
Para simplificar as coisas, devemos observar que o real propósito do valor P no teste de hipótese é tentar jogar fora a ideia de que não há significância nos fatos que estão sendo estudados para uma dada população. As estatísticas sempre dependem da segmentação de grupos de pessoas ou entidades que são estudadas em um determinado ambiente para determinar as tendências estatísticas.
O valor P é adicionado às outras pesquisas estatísticas para que as pessoas saibam que as informações são precisas e aplicáveis à população e aos resultados fornecidos.
Sem ele, sempre haveria ambivalência sobre se o estudo é válido em termos estatísticos e se ele contém água naquilo que tenta provar.
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Pergunta vs. Hipótese
Outra questão que deve ser entendida é a diferença entre uma pergunta e uma hipótese. Por exemplo, a pergunta em um estudo de pesquisa pode ser:
'Um programa de treinamento em segurança do motorista resulta em uma queda nas taxas de acidentes?'
Esta é a questão que estamos pesquisando. Mas a hipótese pode ser:
'As pessoas que fazem um curso de prevenção de acidentes terão uma taxa de acidentes menor do que aquelas que não fazem.'
Como você pode ver, a hipótese é escrita como uma afirmação que você busca provar, com base na pergunta que você está tentando responder com fatos e estatísticas.
Portanto, se o seu valor P for muito alto, indica que a hipótese nula (que pessoas que fazem cursos de acidentes não têm menos acidentes) é verdadeira.
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O Processo de Cálculo
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Para calcular o valor P, siga estas etapas:
- Determine os resultados esperados do seu estudo.
- Determine os resultados observados do seu estudo (o que realmente aconteceu).
- Encontre os graus de liberdade do seu experimento. (número de categorias)
- Compare os resultados esperados com os resultados observados usando a fórmula do qui-quadrado.
- Escolha um nível de significância.
- Use uma tabela qui-quadrado para determinar seu valor p.
- Decida se aceita ou rejeita sua hipótese nula.
Qual é o padrão de significância?
Quanto maior o valor P, menor a incidência de acurácia de que o estudo foi estatisticamente significativo. De um modo geral, os valores de P que caem abaixo do valor de + -. 05 ainda são considerados estatisticamente significativos. Quanto menor o valor P, mais significativo é o estudo.
O valor P é tão importante que muitas vezes (e quase sempre) é incluído no relatório final sobre a pesquisa para que os pesquisadores e outras pessoas que estejam lendo os resultados entendam que os resultados foram estatisticamente significativos.
Isso também interrompe muitos debates entre aqueles do outro lado, que afirmam que a pesquisa é tendenciosa, distorcida ou não baseada em métodos científicos.
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Como descobrir os resultados de seus dados
Pegue seus dados brutos e determine a média de suas informações que você reuniu. Execute um teste de cauda esquerda e cauda direita em um modelo de distribuição padrão. Estes são testes executados para mostrar as distribuições dos dados para determinar uma média ou uma média.
Você está observando tendências lógicas em sua pesquisa que indicam a significância estatística. Se o teste da cauda esquerda ou direita provar ser verdadeiro, isso pode indicar uma tendência definitiva em seus dados de amostra.
Contanto que seus resultados no teste refutem a hipótese nula, sua hipótese original é provavelmente significativa.
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O valor P é a probabilidade de você estar correto.
Em termos mais simples, seu valor P mostra que sua hipótese está correta, conforme comprovado pela rejeição da hipótese nula. Você está procurando números que indicam que sua hipótese de pesquisa está correta.
A chave para um pesquisador é observar quaisquer tendências que sejam 1 ou 2 desvios-padrão para a esquerda ou direita, junto com quaisquer outros resultados que pareçam extremos quando plotados em um gráfico de distribuição.
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Faça as contas.
O processo de determinação do valor P de um estudo estatístico está listado abaixo. Lembre-se, entretanto, de que várias etapas podem precisar ser incluídas, além dessas, se sua hipótese envolver vários fatos ou populações.
1. Faça um teste de cauda esquerda em uma distribuição normal.
2. Pegue o valor z e insira a fórmula.
3. Encontre a probabilidade de que z seja menor que 1,34, por exemplo, onde z = 1,34.
4. Execute o teste da cauda direita da mesma maneira e conecte as variáveis.
5. Use sua tabela de distribuição para determinar o valor p.
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Aplicando o que você aprendeu sobre os valores P
Estatística trata de matemática, mas isso não significa que você não deva aplicar algum bom senso prático.
No final das contas, estatística é pesquisa, e é por isso que o valor p é tão valioso. Depois de calcular o valor p (a probabilidade de que a hipótese nula esteja errada), você pode apresentar sua pesquisa com confiança, observando os valores p como prova de que é mais provável que você esteja certo do que errado.
É uma maneira legal de deixar que os números te ajudem, hein?
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