[ABE-L] Entre significância estatística e importância científica: Qual a ciência que queremos?
Elias T. Krainski
eliaskrainski em yahoo.com.br
Seg Set 15 14:59:55 -03 2014
Alexandre,
On 15/09/14 17:36, Alexandre Galvão Patriota wrote:
> Eu tinha feito um gráfico parecido com o do Elias, mas usei as funções
> densidades.
>
seu gráfico com certeza é o que deveria ser usado. Eu usei log no eixo y
para facilitar a visualização, embora isso tenha tornado as áreas irreais.
> A escolha do método não é óbvia, ela depende do critério utilizado.
sim, e critério pode depender da que medida deseja-se avaliar.
>
> 1. Se o método B for escolhido, então esperamos que ocorra uma redução
> média de 20 kg para cada pessoa, porém, para uma população como a
> brasileira de 200 milhões de pessoas, esperamos que 4.550.000 (quatro
> milhões, quinhentas e cinquenta mil) pessoas não reduzirão o peso,
> pelo contrário, elas terão um aumento de peso.
os valores do exemplo não foi muito feliz para ilustrar a idéia. Suponha
que na verdade A ~ N(0.25, 0.05^2) e B ~ N(1.5, 1).
Abs,
Elias.
>
> 2. Se o método A for escolhido, esperamos uma redução média de 5 kg
> para cada pessoa, porém esperamos ainda que todos os 200 milhões de
> brasileiros tenham uma redução positiva de seus respectivos pesos.
>
> (A reduz 5 kg com desvio-padrão de 0.5 kg e B reduz 20kg com
> desvio-padrão de 10kg).
>
> Se o critério for "garantir perda de peso para o maior número de
> pessoas", então ficamos com o método A. Você pode inventar um critério
> que achar mais apropriado para decidir e concluir que o método B deve
> ser escolhido.
>
>
> f1 = function(x) 1/sqrt(2*pi*100)*exp(-1/2*(x-20)^2/100)
> f2 = function(x) 1/sqrt(2*pi*.25)*exp(-1/2*(x-5)^2/0.25)
> plot(f2, xlim=c(-1,50))
> curve(f1, add=TRUE, col=3)
>
>
>
>
> 2014-09-15 11:49 GMT-03:00 Elias T. Krainski
> <eliaskrainski em yahoo.com.br <mailto:eliaskrainski em yahoo.com.br>>:
>
> Caros,
>
> De quem e' o problema de os cientistas das áreas aplicadas fazerem
> conclusões baseadas em valor p?
>
> Talvez o problema se resolva se estatísticos comunicarem melhor os
> resultados visando que o significado dos mesmos fosse realmente
> compreendido.
>
> Tomemos o exemplo no de duas dietas para emagrecer do link do
> professor Carlos. Temos duas dietas, A e B. A reduz 5 kg (se_A =
> 0.5 kg). B reduz 20 kg (se_B = 10kg). Em vez de dizer que o
> p-valor de A é 7.62e-24 e o p-valor de B é 0.02275, por que não
> mostrar um gráfico do tipo produzido pelo script abaixo?
>
> h1 <- hist(rnorm(1000, 20, 10), plot=F)
> h2 <- hist(rnorm(1000, 5, 0.5), plot=F)
> plot(h1, main='', xlab='', ylab='', col=gray(.7), log='y',
> xlim=range(h1$brea, h2$brea), ylim=range(h1$count, h2$count))
> plot(h2, add=T, col=gray(.3))
> legend('topright', LETTERS[1:2], fill=gray(c(7,3)/10),
> title='efeito')
>
> Quanto à significancia clínica: Suponha que a pessoa fica
> realmente feliz se perde 10 kg ou mais. Qual a proporção de
> pessoas felizes em cada tratamento?
> c(A=pnorm(10, 20, 10, low=F), B=pnorm(10, 5, 0.5, low=F))
>
> Se continuarmos ensinando apenas "rejeita H0"/"aceita H0", os
> pesquisadores de amanhã continuarão aplicando t-test, qui-quadrado
> no futuro e concluindo com base em valor p.
>
> Elias.
>
> On 13/09/14 23:14, Carlos Alberto de Bragança Pereira wrote:
>
>
> Vamos discutir?
>
> Carlinhos
>
> Vejam o link sobre p-values
>
> http://cientistasdescobriramque.wordpress.com/2014/09/09/entre-significancia-estatistica-e-importancia-cientifica-qual-a-ciencia-que-queremos/
>
>
>
>
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