[ABE-L] Entre significância estatística e importância científica: Qual a ciência que queremos?

[Elias T. Krainski]

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:
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> Vamos discutir?
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> Carlinhos
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> Vejam o link sobre p-values
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> http://cientistasdescobriramque.wordpress.com/2014/09/09/entre-significancia-estatistica-e-importancia-cientifica-qual-a-ciencia-que-queremos/ 
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