Testes de Hipóteses, Erros Tipo I (α) e Tipo II (β), e Poder do Teste (1 - β) (Tratado de Bioestatística Clínica 2018)
O teste de hipóteses não afere a verdade absoluta de uma teoria médica, mas calcula a probabilidade condicional de obter dados tão ou mais extremos sob a hipótese de nulidade.
Esquema Conceitual & Modelagem Bioestatística
A Dança entre H₀, H₁ e o Valor-p
O valor-p representa P(Dados | H₀), e não P(H₀ | Dados). Obter p < 0.05 indica apenas que a probabilidade de observar aquela magnitude de diferença puramente por acaso é inferior a 5%. O valor-p nada informa sobre a magnitude clínica do benefício terapêutico.
Tamanho de Efeito (Effect Size) e D de Cohen
A significância estatística é escrava do tamanho amostral: amostras astronômicas tornam diferenças fisiologicamente irrelevantes em estatisticamente significativas. É imperativo reportar o tamanho de efeito padronizado (Cohen's d, r de Pearson, Odds Ratio) acompanhado do seu respectivo intervalo de confiança de 95%.
Dimensionamento Amostral A Priori
Calcular o número de sujeitos antes do início do ensaio clínico requer definir previamente o erro alfa aceitável (0.05), o poder estatístico almejado (0.80 a 0.90), a variância esperada na população e a diferença mínima clinicamente importante (MCID).
Farmacêutico-Bioquímico · Especialista em Bioestatística Clínica & Epidemiologia Quantitativa · Publicação de 03/05/2018 às 02:05
