{"id":1011,"date":"2023-07-28T00:06:04","date_gmt":"2023-07-28T00:06:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/taxa-de-erro-familiar\/"},"modified":"2023-07-28T00:06:04","modified_gmt":"2023-07-28T00:06:04","slug":"taxa-de-erro-familiar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/taxa-de-erro-familiar\/","title":{"rendered":"Qual \u00e9 a taxa de erro por fam\u00edlia?"},"content":{"rendered":"

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\n

Nos testes de hip\u00f3teses<\/a> , h\u00e1 sempre uma taxa de erro Tipo I que nos indica a probabilidade de rejeitar uma hip\u00f3tese nula que seja realmente verdadeira. Ou seja, \u00e9 a probabilidade de obter um \u201cfalso positivo\u201d, ou seja, quando afirmamos que existe um efeito estatisticamente significativo, quando na realidade n\u00e3o existe, n\u00e3o existe.<\/span><\/p>\n

Quando realizamos testes de hip\u00f3teses, a taxa de erro Tipo I \u00e9 igual ao n\u00edvel de signific\u00e2ncia (\u03b1), que geralmente \u00e9 escolhido como 0,01, 0,05 ou 0,10. No entanto, quando executamos v\u00e1rios testes de hip\u00f3teses ao mesmo tempo, a probabilidade de obter um falso positivo aumenta.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, imagine que lan\u00e7amos um dado de 20 lados. A probabilidade de o dado cair em \u201c1\u201d \u00e9 de apenas 5%. Mas se voc\u00ea lan\u00e7ar dois desses dados de uma vez, a probabilidade de um dos dados cair em \u201c1\u201d aumenta para 9,75%. Se lan\u00e7armos cinco dados de uma vez, a probabilidade aumenta para 22,6%.<\/span><\/p>\n

Quanto mais dados lan\u00e7armos, maior ser\u00e1 a probabilidade de um dos dados cair em 1. Da mesma forma, se executarmos v\u00e1rios testes de hip\u00f3teses ao mesmo tempo usando um n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,05, a probabilidade de obtermos um falso positivo aumenta al\u00e9m de 0,05. 0,05.<\/span><\/p>\n

Como estimar a taxa de erro por fam\u00edlia<\/strong><\/span><\/h3>\n

A f\u00f3rmula para estimar a taxa de erro por fam\u00edlia \u00e9 a seguinte:<\/span><\/p>\n

Taxa de erro por fam\u00edlia = 1 \u2013 (1-\u03b1) n<\/sup><\/strong><\/span><\/p>\n

Ouro:<\/span><\/p>\n

    \n
  • \u03b1:<\/strong> o n\u00edvel de signific\u00e2ncia para um \u00fanico teste de hip\u00f3tese<\/span><\/li>\n
  • n:<\/strong> O n\u00famero total de testes<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Por exemplo, suponha que realizamos 5 compara\u00e7\u00f5es diferentes usando um n\u00edvel alfa de \u03b1 = 0,05. A taxa de erro por fam\u00edlia seria calculada da seguinte forma:<\/span><\/p>\n

    Taxa de erro por fam\u00edlia = 1 \u2013 (1-\u03b1) c<\/sup> = 1 \u2013 (1-0,05) 5<\/sup> = 0,2262<\/strong> .<\/span><\/p>\n

    Ou seja, a probabilidade de se obter erro tipo I em pelo menos um dos testes de hip\u00f3tese \u00e9 superior a 22%!<\/span><\/p>\n

    Como controlar a taxa de erro por fam\u00edlia<\/strong><\/span><\/h3>\n

    Existem v\u00e1rios m\u00e9todos que podem ser usados para controlar a taxa de erro por fam\u00edlia, incluindo:<\/span><\/p>\n

    1. A corre\u00e7\u00e3o de Bonferroni.<\/span><\/strong><\/p>\n

    Ajuste o valor \u03b1 usado para avaliar a signific\u00e2ncia de modo que:<\/span><\/p>\n

    \u03b1 novo<\/sub><\/strong> = \u03b1 antigo<\/sub> \/ n<\/span><\/p>\n

    Por exemplo, se realizarmos 5 compara\u00e7\u00f5es diferentes usando um n\u00edvel alfa de \u03b1 = 0,05, ent\u00e3o usando a corre\u00e7\u00e3o de Bonferroni, nosso novo n\u00edvel alfa seria:<\/span><\/p>\n

    \u03b1 novo<\/sub> = \u03b1 antigo<\/sub> \/ n = 0,05 \/ 5 = 0,01<\/strong> .<\/span><\/p>\n

    2. A corre\u00e7\u00e3o Sidak.<\/strong><\/span><\/p>\n

    Ajuste o valor \u03b1 usado para avaliar a signific\u00e2ncia de modo que:<\/span><\/p>\n

    \u03b1 novo<\/sub><\/strong> = 1 \u2013 (1-\u03b1 antigo<\/sub> ) 1\/n<\/sup><\/span><\/p>\n

    Por exemplo, se realizarmos 5 compara\u00e7\u00f5es diferentes usando um n\u00edvel alfa de \u03b1 = 0,05, ent\u00e3o usando a corre\u00e7\u00e3o Sidak, nosso novo n\u00edvel alfa seria:<\/span><\/p>\n

    \u03b1 novo<\/sub> = 1 \u2013 (1-\u03b1 antigo<\/sub> ) 1\/n<\/sup> = 1 \u2013 (1-0,05) 1\/5<\/sup> = 0,010206<\/strong> .<\/span><\/p>\n

    3. A corre\u00e7\u00e3o de Bonferroni-Holm.<\/strong><\/span><\/p>\n

    Este procedimento funciona da seguinte forma:<\/span><\/p>\n

      \n
    1. Use a corre\u00e7\u00e3o de Bonferroni para calcular \u03b1 novo<\/sub> = \u03b1 antigo<\/sub> \/ n.<\/span><\/li>\n
    2. Execute cada teste de hip\u00f3tese e ordene os valores p de todos os testes, do menor para o maior.<\/span><\/li>\n
    3. Se o primeiro valor de p for maior ou igual a \u03b1 new<\/sub> , interrompa o procedimento. Nenhum valor p \u00e9 significativo.<\/span><\/li>\n
    4. Se o primeiro valor p for menor que \u03b1 new<\/sub> , ent\u00e3o \u00e9 significativo. Agora compare o segundo valor de p com \u03b1 new<\/sub> . Se for maior ou igual a \u03b1 new<\/sub> , interrompa o procedimento. Nenhum outro valor de p \u00e9 significativo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Ao usar uma dessas corre\u00e7\u00f5es de n\u00edvel de signific\u00e2ncia, podemos reduzir significativamente a probabilidade de cometer um erro Tipo I entre uma fam\u00edlia de testes de hip\u00f3teses.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Nos testes de hip\u00f3teses , h\u00e1 sempre uma taxa de erro Tipo I que nos indica a probabilidade de rejeitar uma hip\u00f3tese nula que seja realmente verdadeira. Ou seja, \u00e9 a probabilidade de obter um \u201cfalso positivo\u201d, ou seja, quando afirmamos que existe um efeito estatisticamente significativo, quando na realidade n\u00e3o existe, n\u00e3o existe. 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