Veja como interpretar um valor p de 0,000
Quando você executa um teste estatístico, seja um teste qui-quadrado, teste de média populacional, teste de proporção populacional, regressão linear ou qualquer outro teste, muitas vezes você está interessado no valor p resultante deste teste.
Um valor p simplesmente indica a força da evidência que apoia uma hipótese nula.
Se o valor p for menor que o nível de significância, rejeitamos a hipótese nula.
Portanto, quando você obtém um valor p de 0,000, precisa compará-lo com o nível de significância. Os níveis de significância comuns incluem 0,1, 0,05 e 0,01.
Como 0,000 é menor que todos esses níveis de significância, rejeitaríamos a hipótese nula em cada caso.
Vejamos um exemplo para tornar as coisas mais claras.
Exemplo: Obtendo um valor P de 0,000
Uma fábrica afirma produzir pneus pesando cada um 200 libras.
Um auditor chega e testa a hipótese nula de que o peso médio dos pneus é de 200 libras contra a hipótese alternativa de que o peso médio dos pneus não é de 200 libras, usando um nível de significância de 0,05.
A hipótese nula (H0): μ = 200
A hipótese alternativa: (Ha): μ ≠ 200
Ao testar uma hipótese para uma média, o auditor obtém um valor p de 0,000.
Como o valor p de 0,000 é inferior ao nível de significância de 0,05, o auditor rejeita a hipótese nula.
Assim, ele conclui que há evidências suficientes para afirmar que o verdadeiro peso médio de um pneu não é 200 libras.
O que significa um valor P de 0,000?
Quer você use o Microsoft Excel, uma calculadora TI-84, SPSS ou outro software para calcular o valor p de um teste estatístico, o valor p geralmente não é exatamente 0,000, mas sim algo extremamente pequeno como 0, 000000000023.
No entanto, a maioria dos softwares exibe apenas três casas decimais, e é por isso que o valor p aparece como 0,000.
Conclusão
Se você realizar um teste estatístico usando um nível de significância de 0,1, 0,05 ou 0,01 (ou qualquer nível de significância superior a 0,000) e obtiver um valor p de 0,000, rejeite a hipótese nula.
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