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

[Alexandre Galvão Patriota]

Eu tinha feito um gráfico parecido com o do Elias, mas usei as funções
densidades.

A escolha do método não é óbvia, ela depende do critério utilizado.

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.

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>:

> 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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