Valor-p

Na estatística clássica, o valor-p (também chamado de nível descritivo ou probabilidade de significância), é a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que aquela observada em uma amostra, sob a hipótese nula. Por exemplo, em testes de hipótese, pode-se rejeitar a hipótese nula a 5% caso o valor-p seja menor que 5%. Assim, uma outra interpretação para o valor-p, é que este é o menor nível de significância com que se rejeitaria a hipótese nula. Em termos gerais, um valor-p pequeno significa que a probabilidade de obter um valor da estatística de teste como o observado é muito improvável, levando assim à rejeição da hipótese nula. Em um teste clássico de hipóteses, são definidas duas hipóteses, a nula (H0) e a alternativa (HA). Em muitas aplicações da estatística, convenciona-se definir a hipótese alternativa como a hipótese formulada pelo pesquisador, enquanto a hipótese nula é o seu complemento. A princípio, a hipótese nula é considerada a verdadeira. Ao confrontarmos a hipótese nula com os achados de uma amostra aleatória tomada de uma população de interesse, verifica-se a sua plausibilidade em termos probabilísticos, o que nos leva a rejeitarmos ou não H0. Se não rejeitamos H0, tomamo-la como verdadeira; caso contrário, tomamos HA como verdadeira. No entanto, por utilizarmos nesta tomada de decisão uma amostra (uma parte da população) e não a população inteira, podemos cometer dois tipos de erro. Cometemos um erro tipo I quando rejeitamos H0 e H0 é verdadeira, e cometemos um erro tipo II quando não rejeitamos H0 e H0 é falsa. A tabela abaixo descreve estas situações. A probabilidade de cometermos um erro tipo I é chamada de nível de significância, denotado pela letra grega α {\displaystyle \alpha } . O nível de significância é geralmente determinado pelo pesquisador antes da...