UMA REFLEXÃO SOBRE A INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS DOS ESTUDOS CIENTÍFICOS BASEADOS APENAS NO NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA | www.leticiaazen.com.br
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"A Revista científica Nature lança um artigo nesse mês acerca de um dos assuntos mais preocupantes nas últimas décadas: o crescimento absurdo da valoração do "p-value" nas pesquisas científicas. A distância entre a significância estatística e a relevância clínica tem se tornado um abismo de proporções cada vez maiores. O assunto é tão preocupante que a ASA - American Statistical Association, em 177 anos de fundação, se posiciona pela primeira vez com preocupação acerca de assunto estatístico. O ASA aconselha os pesquisadores a evitar tirar conclusões científicas ou tomar decisões com base em valores de P isoladamente. Os pesquisadores devem descrever não apenas as análises dos dados que produziram os resultados estatisticamente significativos, diz a sociedade, mas todos os testes estatísticos e as escolhas feitas nos cálculos. Caso contrário, os resultados podem parecer falsamente robustos.
Os valores de P são comumente utilizados para testar (e descartar) uma 'hipótese nula ", que geralmente indica que não existe uma diferença entre dois grupos, ou que não há nenhuma correlação entre um par de características. Quanto menor o valor de P, menor a probabilidade de um conjunto observado de valores ocorrer por acaso - assumindo que a hipótese nula é verdadeira. Um valor P de 0,05 ou menos é geralmente entendido no sentido de que a declaração é estatisticamente significativa e justifica a publicação. Mas isso não é necessariamente verdade, segundo a ASA.
Um valor P de 0,05, não significa que existe uma possibilidade de 95% que uma dada hipótese é correta. Em vez disso, significa que, se a hipótese nula é verdadeira, e todas as outras suposições feitas são válidas, há uma chance de 5% de obter um resultado pelo menos tão extremo quanto o observado. E um valor de P não pode indicar a importância de um achado; por exemplo, um fármaco pode ter um efeito estatisticamente significativo nos níveis de glicose no sangue do paciente sem ter um efeito terapêutico.
Andrew Vickers, um bioestatístico do Memorial Sloan Kettering Cancer Center, em Nova York, alerta: os pesquisadores devem ser instruídos a "tratar as estatísticas como uma ciência, e não uma receita".