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Significância estatística

Esta é uma discussão que interessa aos pesquisadores: há um movimento para repensar a questão da significância estatística. Em outras palavras, os famosos 5% de qualquer pesquisa. Um manifesto, com mais de 800 assinaturas chama a atenção para o uso incorreto do assunto:

Pesquisas de centenas de artigos descobriram que os resultados estatisticamente não significativos são interpretados como indicando "nenhuma diferença" ou "nenhum efeito" em cerca de metade (ver "Interpretações erradas" e Informações suplementares). (...) Concordamos e pedimos que todo o conceito de significância estatística seja abandonado. (...)

Em vez disso [proibição dos valores p], e em consonância com muitos outros ao longo das décadas, estamos pedindo uma parada no uso de valores de P de maneira convencional e dicotômica - para decidir se um resultado refuta ou apóia uma hipótese científica

Bogard critica um pouco a abordagem do artigo:

Embora eu concorde com os sentimentos do resto do artigo da Nature, tenho medo de que os ideais expressos pelos autores possam ser abusados ​​por outros, querendo fugir das salvaguardas do rigor científico ou não compreender completamente os princípios da inferência estatística.

Segundo ele, Gellman também teria preocupações semelhantes. Bogard confessa que o assunto não é trivial, mesmo para ele:

É difícil para os Phds que passaram a vida toda fazendo essas coisas. É difícil para os profissionais que fizeram suas carreiras com isso. Isso é difícil para mim.

Uma palavra de alento no final:

O economista Noah Smith discutiu o retrocesso em relação aos valores de p há alguns anos. Ele afirmou corretamente que "se as pessoas estão fazendo ciência corretamente, esses problemas não serão importantes a longo prazo".

Links

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A questão do p-valor na pesquisa científica

Geralmente as pesquisa científicas trabalham com o p-valor. Geralmente trabalhamos com um p-valor de 5%. Entretanto, recentemente, muitas críticas estão sendo dirigidas para esta estatística. Alguns periódicos estão simplesmente proibindo de usar o termo. E muitas pesquisas, quando replicadas, estão apresentando um p-valor acima de 5%, o que "não confirma" a conclusão dos trabalhos publicados.

Muitas sugestões tentam resolver este problema através de testes mais rigorosos e replicação das pesquisas. Outra solução seria mexer no p-valor usado tradicionalmente, de 5%:

Essa inconsistência é típica de muitos estudos científicos. É particularmente comum para p-valor em torno de 0,05 . Isso explica por que uma proporção tão alta de resultados estatisticamente significativos não se replicam.

Em setembro, meus colegas e eu propusemos uma nova idéia: Somente os valores de P inferiores a 0,005 devem ser considerados estatisticamente significativos. Os valores de P entre 0,005 e 0,05 devem ser chamados de sugestivos.

Em nossa proposta, resultados estatisticamente significativos são mais propensos a replicar, mesmo depois de explicar as pequenas probabilidades anteriores que geralmente pertencem a estudos nas ciências sociais, biológicas e médicas.

Além disso, pensamos que a significância estatística não deve servir como um limite de linha brilhante para publicação. Os resultados estatisticamente sugestivos - ou mesmo os resultados que são em grande parte inconclusivos - também podem ser publicados, com base em se eles relataram ou não importantes evidências preliminares sobre a possibilidade de que uma nova teoria possa ser verdadeira.


A base da ideia dos autores é o Teorema de Bayes.