Como interpretar um valor p maior que 0,05 (com exemplos)

Uma hipótese de teste é usada para testar se uma hipótese sobre um parâmetro populacional é verdadeira ou não.

Sempre que realizamos um teste de hipótese, definimos sempre uma hipótese nula e alternativa:

• Hipótese nula (H ₀ ): Os dados da amostra provêm apenas do acaso.
• Hipótese alternativa ( _HA ): os dados da amostra são influenciados por uma causa não aleatória.

Ao realizar um teste de hipótese, precisamos especificar o nível de significância a ser usado.

As escolhas comuns para um nível de significância incluem:

• α = 0,01
• α = 0,05
• α = 0,10

Se o valor p do teste de hipótese for menor que o nível de significância especificado, então podemos rejeitar a hipótese nula e concluir que temos evidências suficientes para dizer que a hipótese alternativa é verdadeira.

Se o valor p não for inferior ao nível de significância especificado, não rejeitamos a hipótese nula e concluímos que não temos provas suficientes para dizer que a hipótese alternativa é verdadeira.

Os exemplos a seguir explicam como interpretar um valor p maior que 0,05 na prática.

Exemplo 1: Interpretando um valor P superior a 0,05 (biologia)

Suponha que um biólogo pense que um determinado fertilizante fará com que as plantas cresçam mais durante um período de um ano do que normalmente crescem, que atualmente é de 50 centímetros.

Para testar isso, ela aplica o fertilizante em cada uma das plantas de seu laboratório durante três meses.

Ela então realiza um teste de hipótese usando as seguintes hipóteses:

A hipótese nula (H ₀ ): μ = 20 polegadas (o fertilizante não terá efeito no crescimento médio da planta)

A hipótese alternativa: ( _HA ): μ > 20 polegadas (o fertilizante causará um aumento médio no crescimento das plantas)

Ao testar uma hipótese para uma média usando um nível de significância de α = 0,05, o biólogo recebe um valor p de 0,2338 .

Como o valor p de 0,2338 é maior que o nível de significância de 0,05 , o biólogo não rejeita a hipótese nula.

Assim, ela conclui que não há evidências suficientes para afirmar que os fertilizantes causam aumento do crescimento das plantas.

Exemplo 2: Interpretando um valor P maior que 0,05 (fabricação)

Um engenheiro mecânico acredita que um novo processo de produção reduzirá o número de widgets defeituosos produzidos em uma determinada fábrica, que atualmente é de 3 widgets defeituosos por lote.

Para testar isso, ele usa o novo processo para produzir um novo lote de widgets.

Em seguida, ele realiza um teste de hipótese usando as seguintes suposições:

A hipótese nula (H ₀ ): μ = 3 (o novo processo não terá efeito no número médio de widgets defeituosos por lote)

A hipótese alternativa: ( _HA ): μ < 3 (o novo processo levará a uma redução no número médio de widgets defeituosos por lote)

O engenheiro realiza um teste de hipótese para uma média usando um nível de significância de α = 0,05 e recebe um valor p de 0,134 .

Como o valor p de 0,134 é maior que o nível de significância de 0,05 , o engenheiro não rejeita a hipótese nula.

Assim, conclui que não há evidências suficientes para afirmar que o novo processo leva a uma redução no número médio de widgets defeituosos produzidos em cada lote.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir fornecem informações adicionais sobre valores p:

Uma explicação dos valores P e significância estatística
Importância estatística ou prática
Valor P vs. Alfa: Qual é a diferença?