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

[Elias T. Krainski]

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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