Como interpretar um valor p inferior a 0,001 (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, sempre definimos 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.

Se o valor p do teste de hipótese estiver abaixo de um certo nível de significância (por exemplo, α = 0,001), 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 a 0,001, 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 menor que 0,001 e como interpretar um valor p maior que 0,001 na prática.

Exemplo: interpretar um valor P inferior a 0,001

Suponha que uma fábrica afirme produzir baterias com peso médio de 2 onças.

Um auditor chega e testa a hipótese nula de que o peso médio de uma bateria é de 2 onças contra a hipótese alternativa de que o peso médio não é de 2 onças, usando um nível de significância de 0,001.

A hipótese nula (H ₀ ): μ = 2 onças

A hipótese alternativa: ( _HA ): μ ≠ 2 onças

O auditor realiza um teste de hipótese para a média e chega a um valor p de 0,0006 .

Como o valor p de 0,0006 é menor que o nível de significância de 0,01 , o auditor rejeita a hipótese nula.

Ele conclui que há evidências suficientes para dizer que o verdadeiro peso médio de uma bateria produzida nesta fábrica não é de 2 onças.

Exemplo: interpretar um valor P maior que 0,001

Digamos que uma colheita cresça em média 40 polegadas durante uma estação de cultivo.

No entanto, um agrônomo estima que um determinado fertilizante fará com que esta cultura cresça mais de 40 polegadas, em média.

Para testar isto, ela aplica o fertilizante a uma amostra aleatória de culturas num determinado campo durante a estação de crescimento.

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

A hipótese nula (H ₀ ): μ = 40 polegadas (o fertilizante não terá efeito no crescimento médio)

A hipótese alternativa: ( _HA ): μ > 40 polegadas (o fertilizante causará um aumento no crescimento médio)

Após realizar um teste de hipótese para a média, o cientista obtém um valor p de 0,3488 .

Como o valor p de 0,3488 é maior que o nível de significância de 0,001 , o cientista não rejeita a hipótese nula.

Ela conclui que não há evidências suficientes para afirmar que os fertilizantes provocam um aumento no crescimento médio das culturas.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir fornecem informações adicionais sobre valores p e testes de hipóteses:

Uma explicação dos valores P e significância estatística
A diferença entre valores T e valores P nas estatísticas
Valor P vs. Alfa: Qual é a diferença?