Significado estatístico

O que é significância estatística?

A significância estatística é uma determinação feita por um analista de que os resultados nos dados não são explicáveis apenas por acaso. O teste estatístico de hipóteses é o método pelo qual o analista faz essa determinação. Este teste fornece um valor p,. que é a probabilidade de observar resultados tão extremos quanto os dos dados, assumindo que os resultados são realmente devidos apenas ao acaso. Um valor de p de 5% ou inferior é frequentemente considerado estatisticamente significativo.

Entendendo a significância estatística

A significância estatística é uma determinação sobre a hipótese nula,. o que sugere que os resultados são devidos apenas ao acaso. Um conjunto de dados fornece significância estatística quando o valor p é suficientemente pequeno.

Quando o valor-p é grande, então os resultados nos dados são explicáveis apenas por acaso, e os dados são considerados consistentes (embora não comprovem) a hipótese nula.

Quando o valor de p é suficientemente pequeno (tipicamente 5% ou menos), os resultados não são facilmente explicados pelo acaso e os dados são considerados inconsistentes com a hipótese nula. Nesse caso, a hipótese nula do acaso apenas como explicação dos dados é rejeitada em favor de uma explicação mais sistemática.

A significância estatística é frequentemente usada para novos testes de medicamentos farmacêuticos, para testar vacinas e no estudo de patologia para testes de eficácia e para informar os investidores sobre o sucesso da empresa no lançamento de novos produtos.

Exemplos de significância estatística

Suponha que Alex, um analista financeiro, esteja curioso para saber se alguns investidores tinham conhecimento prévio da falência repentina de uma empresa. Alex decide comparar a média dos retornos diários do mercado antes do fracasso da empresa com aqueles depois para ver se há uma diferença estatisticamente significativa entre as duas médias.

O valor-p do estudo foi de 28% (>5%), indicando que uma diferença tão grande quanto a observada (-0,0033 a +0,0007) não é incomum sob a explicação apenas do acaso. Assim, os dados não forneceram evidências convincentes de conhecimento prévio da falha. Por outro lado, se o valor de p fosse 0,01% (muito menos de 5%), então a diferença observada seria muito incomum sob a explicação apenas do acaso. Nesse caso, Alex pode decidir rejeitar a hipótese nula e investigar mais a fundo se alguns traders tinham conhecimento prévio.

A significância estatística também é usada para testar novos produtos médicos, incluindo medicamentos, dispositivos e vacinas. Relatórios de significância estatística disponíveis publicamente também informam os investidores sobre o sucesso da empresa no lançamento de novos produtos.

Digamos, por exemplo, que um líder farmacêutico em medicamentos para diabetes relatou que houve uma redução estatisticamente significativa no diabetes tipo 1 quando testou sua nova insulina. O teste consistiu em 26 semanas de terapia randomizada entre pacientes com diabetes, e os dados deram um valor de p de 4%. Isso significa para investidores e agências reguladoras que os dados mostram uma redução estatisticamente significativa no diabetes tipo 1.

Os preços das ações das empresas farmacêuticas são frequentemente afetados por anúncios da significância estatística de seus novos produtos.

##Destaques

• A significância estatística é usada para fornecer evidências sobre a plausibilidade da hipótese nula, que levanta a hipótese de que não há nada mais do que chance aleatória em ação nos dados.

• O teste de hipótese estatística é usado para determinar se o resultado de um conjunto de dados é estatisticamente significativo.

• A significância estatística é uma determinação de que uma relação entre duas ou mais variáveis é causada por algo diferente do acaso.

• Geralmente, um valor de p de 5% ou menos é considerado estatisticamente significativo.

##PERGUNTAS FREQUENTES

Como a significância estatística é determinada?

O teste de hipótese estatística é usado para determinar se os dados são estatisticamente significativos. Em outras palavras, se o fenômeno pode ou não ser explicado apenas como um subproduto do acaso. A significância estatística é uma determinação sobre a hipótese nula, que postula que os resultados são devidos apenas ao acaso. A rejeição da hipótese nula é necessária para que os dados sejam considerados estatisticamente significativos.

O que é P-Value?

Um valor p é uma medida da probabilidade de que uma diferença observada poderia ter ocorrido apenas por acaso. Quando o valor de p é suficientemente pequeno (por exemplo, 5% ou menos), então os resultados não são facilmente explicados pelo acaso e a hipótese nula pode ser rejeitada. Quando o valor-p é grande, então os resultados nos dados são explicáveis apenas por acaso, e os dados são considerados consistentes com (enquanto provam) a hipótese nula.

Como a significância estatística é usada?

A significância estatística é frequentemente usada para testar a eficácia de novos produtos médicos, incluindo medicamentos, dispositivos e vacinas. Relatórios de significância estatística disponíveis publicamente também informam os investidores sobre o sucesso da empresa no lançamento de novos produtos. Os preços das ações das empresas farmacêuticas são frequentemente fortemente afetados pelos anúncios da significância estatística de seus novos produtos.