Santa Casa de Limeira (SP) — Prova 2020
Uma pesquisadora está escrevendo o artigo sobre o trabalho que realizou. Utiliza p < 0,05 como estatisticamente significativo. Em seu trabalho analisou o efeito de um medicamento sobre a glicemia de pacientes diabéticos e descobriu que o uso do mesmo permite a manutenção mais adequada da glicemia (p<0,05). O que a pesquisadora deve fazer em relação à hipótese nula?
Se p < 0,05, rejeita-se a hipótese nula (H0), indicando diferença estatisticamente significativa.
Em estatística, o valor p representa a probabilidade de observar um resultado tão extremo quanto, ou mais extremo que, o observado, assumindo que a hipótese nula (H0) é verdadeira. Quando p < 0,05 (nível de significância comum), consideramos que há evidências suficientes para rejeitar H0, sugerindo que o efeito observado não ocorreu por acaso.
Em pesquisa clínica e bioestatística, o teste de hipóteses é uma ferramenta fundamental para avaliar a validade de uma intervenção ou observação. A hipótese nula (H0) é a premissa de que não há efeito, diferença ou relação entre os grupos estudados. A hipótese alternativa (H1) é o que o pesquisador busca provar, ou seja, que existe um efeito. O valor p é a métrica central nesse processo. Ele quantifica a probabilidade de obter os resultados observados (ou resultados mais extremos) se a hipótese nula fosse de fato verdadeira. Um valor p baixo indica que é improvável que os resultados tenham ocorrido por mero acaso. O limiar comum para significância estatística é p < 0,05. Quando o valor p é menor que o nível de significância predefinido (por exemplo, 0,05), a convenção é rejeitar a hipótese nula. Isso significa que há evidências estatísticas suficientes para concluir que o efeito observado é real e não apenas uma flutuação aleatória. No contexto da questão, se o medicamento reduziu a glicemia com p < 0,05, rejeita-se a hipótese nula de que o medicamento não tem efeito, aceitando-se a hipótese alternativa de que ele tem um efeito significativo.
A hipótese nula é uma afirmação de que não há diferença, efeito ou relação entre os grupos ou variáveis que estão sendo estudados. Por exemplo, que um medicamento não tem efeito sobre a glicemia.
Significa que a probabilidade de observar os resultados obtidos (ou resultados mais extremos) por puro acaso, se a hipótese nula fosse verdadeira, é inferior a 5%. Isso é considerado um limiar para significância estatística.
Significância estatística (p < 0,05) indica que um resultado provavelmente não é devido ao acaso. Significância clínica refere-se à importância prática ou relevância do resultado para a saúde do paciente, que nem sempre coincide com a significância estatística.
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