Não existe p = 0,000

probabilidadeMost uses of the classical tools of statistics have been, are, and will be, made by those who know not what they do (Tukey, 1965)

 A maioria das ferramentas clássicas da estatística foram, são e serão utilizadas por aqueles que não sabem o que fazem (Tukey, 1965)

 

Recentemente, li vários artigos sugerindo diferenças significativas em relação aos resultados das pesquisas realizadas. Por exemplo, entre um grupo com problemas de memória e outro sem problemas de memória (também chamado de grupo controle). Em particular, estes artigos foram publicados em revistas da área da psicologia e da medicina. O resultado destas análises estatísticas são apresentadas no corpo do texto ou em tabelas com a expressão p = 0,000. O que significa isso?

Em primeiro lugar, p = 0,000 significa exatamente isto: probabilidade zero. Existe probabilidade zero? Sim, são os chamados eventos impossíveis. Por exemplo, se eu jogar uma moeda para o alto, qual a probabilidade de ela não cair no chão? Zero ou p = 0,000. Porém, os eventos que estudados (pesquisamos) são de outra natureza, são chamados estocásticos ou probabilísticos porque sempre há um grau de incerteza em relação aos resultados. Por exemplo, qual a probabilidade de lançando uma moeda cair cara? Existem somente duas possibilidades: cara ou coroa. Eu não sei o resultado que ocorrerá. Então, posso calcular duas possibilidades ½  ou 0,5. Ou seja, a probabilidade de ocorrer cara num lançamento de uma moeda é p = 0,5.

Em segundo lugar, o problema com p = 0,000 é que o autor está afirmando que a probabilidade de que sua análise esteja errada é zero. Para realizar um Teste de Hipótese (paramétricos e não-paramétrico) utilizamos um nível de significância estatística preestabelecido (geralmente 0,01 ou  0,05). Este nível de significância é chamado de alfa. O alfa é o grau de confiança que eu tenho ao rejeitar a hipótese nula quando está é verdadeira. Essa decisão é chamada de Erro Tipo I, ela é o erro de rejeitar Ho sendo ela verdadeira. O Erro Tipo I é determinado pelo nível se significância estatística para o Teste de Hipótese que estou realizando. Em palavras simples, qual é a probabilidade que eu esteja errado. Ao escrever p = 0,000 estou afirmando que a minha probabilidade de estar errado é zero. É possível isso? Não para eventos que estudamos (de natureza estocástica).

Em terceiro lugar, por que estes erros de interpretação ocorrem? Muitas vezes, as análises estatísticas são realizadas com a ajuda de softwares, como o SPSS. No output das análises estatísticas no SPSS aparecem a expressão p = 0,000. O programa estatístico gera um layout p = 0,000 por questão de economia. As normas da American Psychological Association (APA) recomendam que devemos utilizar a expressão p=0,0001 no lugar de p=0,000.

 

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