Significado estatístico
O que é significância estatística?
A significância estatística é a determinação de um analista de que os resultados nos dados não são explicáveis apenas pelo acaso. O teste de hipótese estatística é o método pelo qual o analista faz essa determinação. Este teste fornece um valor p, que é a probabilidade de observar resultados tão extremos quanto os dos dados, assumindo que os resultados são realmente devidos apenas ao acaso. Um valor de p de 5% ou inferior é frequentemente considerado estatisticamente significativo.
Principais vantagens
- Significância estatística é a determinação de que um relacionamento entre duas ou mais variáveis é causado por algo diferente do acaso.
- A significância estatística é usada para fornecer evidências sobre a plausibilidade da hipótese nula, que supõe que não há nada mais do que uma chance aleatória em ação nos dados.
- O teste de hipótese estatística é usado para determinar se o resultado de um conjunto de dados é estatisticamente significativo.
Compreendendo a significância estatística
A significância estatística é uma determinação sobre a hipótese nula, que supõe que os resultados são devidos apenas ao acaso. Um conjunto de dados fornece significância estatística quando o valor p é suficientemente pequeno.
Quando o valor p é grande, os resultados nos dados são explicáveis apenas pelo acaso e os dados são considerados consistentes (embora não provem) a hipótese nula.
Quando o valor p é suficientemente pequeno (por exemplo, 5% ou menos), os resultados não são facilmente explicados apenas pelo acaso e os dados são considerados inconsistentes com a hipótese nula; neste caso, a hipótese nula do acaso apenas como explicação dos dados é rejeitada em favor de uma explicação mais sistemática.
A significância estatística é frequentemente usada para testes de novos medicamentos farmacêuticos, para testar vacinas e no estudo de patologia para testes de eficácia e para informar os investidores sobre o sucesso da empresa no lançamento de novos produtos.
Exemplo de significância estatística
Suponha que Joe Sample, um analista financeiro, esteja curioso para saber se alguns investidores tinham conhecimento prévio da falência repentina de uma empresa. Joe decide comparar a média dos retornos diários do mercado antes do fracasso da empresa com aqueles depois para ver se há uma diferença estatisticamente significativa entre as duas médias.
O valor de p do estudo foi de 28% (> 5%), indicando que uma diferença tão grande quanto a observada (-0,0033 a +0,0007) não é incomum sob a explicação apenas aleatória. Portanto, os dados não fornecem evidências convincentes de conhecimento prévio da falha. Por outro lado, se o valor de p fosse 0,01% (muito menos do que 5%), então a diferença observada seria muito incomum sob a explicação apenas aleatória. Nesse caso, Joe pode decidir rejeitar a hipótese nula e investigar mais a fundo se alguns traders tinham conhecimento prévio.
A significância estatística também é usada para testar novos produtos médicos, incluindo medicamentos, dispositivos e vacinas. Relatórios publicamente disponíveis de significância estatística também informam os investidores sobre o sucesso da empresa no lançamento de novos produtos.
Por exemplo, a Novo Nordisk, líder farmacêutica em medicamentos para diabetes, relatou que houve uma redução estatisticamente significativa na diabetes tipo 1 quando testou sua nova insulina. O teste consistiu em 26 semanas de terapia randomizada entre pacientes com diabetes, e os dados deram um valor de p inferior a 5%. Isso significa para investidores e agências regulatórias que os dados mostram uma redução estatisticamente significativa no diabetes tipo 1.1 Os preços das ações das empresas farmacêuticas costumam ser fortemente afetados por anúncios sobre a importância estatística de seus novos produtos.
perguntas frequentes
Como é determinada a significância estatística?
O teste de hipótese estatística é usado para determinar se os dados são estatisticamente significativos. Em outras palavras, isso pode ser explicado apenas como um subproduto do acaso. A significância estatística é uma determinação sobre a hipótese nula, que postula que os resultados são devidos apenas ao acaso. A rejeição da hipótese nula é necessária para que os dados sejam considerados estatisticamente significativos.
O que é P-Value?
Um valor p é uma medida da probabilidade de que uma diferença observada possa ter ocorrido apenas por acaso. Quando o valor p é suficientemente pequeno (por exemplo, 5% ou menos), os resultados não são facilmente explicados apenas pelo acaso e a hipótese nula pode ser rejeitada. Quando o valor p é grande, os resultados nos dados são explicáveis apenas pelo acaso, e os dados são considerados consistentes (embora não provem) a hipótese nula.
Como é usada a significância estatística?
A significância estatística é freqüentemente usada para testar a eficácia de novos produtos médicos, incluindo medicamentos, dispositivos e vacinas. Relatórios publicamente disponíveis de significância estatística também informam os investidores sobre o sucesso da empresa no lançamento de novos produtos. Os preços das ações das empresas farmacêuticas costumam ser fortemente afetados por anúncios sobre a importância estatística de seus novos produtos.