<div dir="ltr"><div>Eu tinha feito um gráfico parecido com o do Elias, mas usei as funções densidades.<br><br></div><div>A escolha do método não é óbvia, ela depende do critério utilizado.<br><br>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. <br><br>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.<br><br>(A reduz 5 kg com desvio-padrão de 0.5 kg e B reduz 20kg com desvio-padrão de 10kg). <br><br></div><div>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. <br></div><div><br><br>f1 = function(x) 1/sqrt(2*pi*100)*exp(-1/2*(x-20)^2/100)<br></div>f2 = function(x) 1/sqrt(2*pi*.25)*exp(-1/2*(x-5)^2/0.25)<br><div>plot(f2, xlim=c(-1,50))<br></div><div>curve(f1, add=TRUE, col=3)<br></div><div><br><br><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2014-09-15 11:49 GMT-03:00 Elias T. Krainski <span dir="ltr"><<a href="mailto:eliaskrainski@yahoo.com.br" target="_blank">eliaskrainski@yahoo.com.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Caros,<br>
<br>
De quem e' o problema de os cientistas das áreas aplicadas fazerem conclusões baseadas em valor p?<br>
<br>
Talvez o problema se resolva se estatísticos comunicarem melhor os resultados visando que o significado dos mesmos fosse realmente compreendido.<br>
<br>
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?<br>
<br>
  h1 <- hist(rnorm(1000, 20, 10), plot=F)<br>
  h2 <- hist(rnorm(1000, 5, 0.5), plot=F)<br>
  plot(h1, main='', xlab='', ylab='',  col=gray(.7), log='y',<br>
    xlim=range(h1$brea, h2$brea),  ylim=range(h1$count, h2$count))<br>
  plot(h2, add=T, col=gray(.3))<br>
  legend('topright', LETTERS[1:2], fill=gray(c(7,3)/10), title='efeito')<br>
<br>
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?<br>
  c(A=pnorm(10, 20, 10, low=F), B=pnorm(10, 5, 0.5, low=F))<br>
<br>
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.<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
<br>
Elias.</font></span><span class="im HOEnZb"><br>
<br>
On 13/09/14 23:14, Carlos Alberto de Bragança Pereira wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
Vamos discutir?<br>
<br>
Carlinhos<br>
<br>
Vejam o link sobre p-values<br>
<br>
<a href="http://cientistasdescobriramque.wordpress.com/2014/09/09/entre-significancia-estatistica-e-importancia-cientifica-qual-a-ciencia-que-queremos/" target="_blank">http://<u></u>cientistasdescobriramque.<u></u>wordpress.com/2014/09/09/<u></u>entre-significancia-<u></u>estatistica-e-importancia-<u></u>cientifica-qual-a-ciencia-que-<u></u>queremos/</a> <br>
<br>
<br>
</blockquote>
<br>
<br></span><div class="HOEnZb"><div class="h5">
______________________________<u></u>_________________<br>
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<a href="mailto:abe@lists.ime.usp.br" target="_blank">abe@lists.ime.usp.br</a><br>
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</div></div></blockquote></div><br></div>