A teoria por trás dos valores de p e a hipótese nula podem parecer complicadas no começo, mas entender os conceitos o ajudará a navegar no mundo das estatísticas. Infelizmente, esses termos costumam ser mal utilizados na ciência popular; portanto, seria útil que todos entendessem o básico.
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Calcular o valor- p de um modelo e provar / refutar a hipótese nula é surpreendentemente simples com o MS Excel. Existem duas maneiras de fazer isso e abordaremos as duas. Vamos cavar.
Hipótese nula e valor p
A hipótese nula é uma afirmação, também chamada de posição padrão, que afirma que a relação entre os fenômenos observados é inexistente. Também pode ser aplicado a associações entre dois grupos observados. Durante a pesquisa, você testa essa hipótese e tenta refutá-la.
Por exemplo, digamos que você queira observar se uma dieta da moda em particular tem resultados significativos. A hipótese nula, neste caso, é que não há diferença significativa no peso dos sujeitos do teste antes e depois da dieta. A hipótese alternativa é que a dieta fez a diferença. Isso é o que os pesquisadores tentariam provar.
O valor p representa a chance de o resumo estatístico ser igual ou maior que o valor observado quando a hipótese nula for verdadeira para um determinado modelo estatístico. Embora seja frequentemente expresso como um número decimal, geralmente é melhor expressá-lo como uma porcentagem. Por exemplo, o valor- p de 0, 1 deve ser representado como 10%.
Um valor- p baixo significa que a evidência contra a hipótese nula é forte. Isso significa ainda que seus dados são significativos. Por outro lado, um alto valor p significa que não há evidências fortes contra a hipótese. Para provar que a dieta da moda funciona, os pesquisadores precisariam encontrar um baixo valor de p .
Um resultado estatisticamente significativo é o que dificilmente ocorrerá se a hipótese nula for verdadeira. O nível de significância é indicado pela letra grega alfa e deve ser maior que o valor- p para que o resultado seja estatisticamente significativo.
Muitos pesquisadores em uma ampla variedade de campos usam o valor- p para obter uma visão melhor e mais profunda dos dados com os quais estão trabalhando. Alguns dos campos de destaque incluem sociologia, justiça criminal, psicologia, finanças e economia.
Localizando p -Value no Excel
Você pode encontrar o valor p de um conjunto de dados no MS Excel através da função Teste T ou usando a ferramenta Análise de Dados. Primeiro, examinaremos a função Teste-T. Examinaremos cinco estudantes universitários que seguiram uma dieta de 30 dias. Vamos comparar o peso deles antes e depois da dieta.
NOTA: Para os fins deste artigo, usaremos o MS Excel 2010. Embora não seja o mais recente, as etapas geralmente devem ser aplicadas também às versões mais recentes.
Função Teste T
Siga estas etapas para calcular o valor- p com a função Teste-T.
- Crie e preencha a tabela. Nossa tabela fica assim:
- Clique em qualquer célula fora da sua mesa.
- Digite: = T.Test (.
- Após o colchete aberto, digite o primeiro argumento. Neste exemplo, é a coluna Antes da dieta. O intervalo deve ser B2: B6. Até agora, a função se parece com isso: T.Test (B2: B6.
- A seguir, entraremos no segundo argumento. A coluna Após a dieta e seus resultados são nosso segundo argumento e o intervalo de que precisamos é C2: C6. Vamos adicioná-lo à fórmula: T.Test (B2: B6, C2: C6.
- Digite uma vírgula após o segundo argumento e as opções de distribuição unica e bicaudal aparecerão automaticamente em um menu suspenso. Vamos escolher a primeira - distribuição unicaudal. Clique duas vezes nele.
- Digite outra vírgula.
- Clique duas vezes na opção Emparelhado no próximo menu suspenso.
- Agora que você possui todos os elementos necessários, feche o suporte. A fórmula para este exemplo tem a seguinte aparência: = T.Test (B2: B6, C2: C6, 1, 1)
- Pressione Enter. A célula exibirá o valor- p imediatamente. No nosso caso, o valor é 0, 133906 ou 13, 3906%.
Sendo superior a 5%, esse valor- p não fornece fortes evidências contra a hipótese nula. Em nosso exemplo, a pesquisa não provou que a dieta ajudou os participantes a perder uma quantidade significativa de peso. Isso não significa necessariamente que a hipótese nula está correta, apenas que ainda não foi contestada.
Rota de Análise de Dados
A ferramenta Análise de dados permite fazer muitas coisas legais, incluindo cálculos de valor p . Para simplificar, usaremos a mesma tabela do método anterior.
Aqui está como é feito.
- Como já temos as diferenças de peso na coluna D, ignoraremos o cálculo da diferença. Para as tabelas futuras, use esta fórmula: = ”Célula 1” - “Célula 2”.
- Em seguida, clique na guia Dados no menu principal.
- Selecione a ferramenta Análise de Dados.
- Role a lista e clique na opção Teste t: Duas amostras emparelhadas para médias.
- Clique OK.
- Uma janela pop-up aparecerá. Se parece com isso:
- Digite o primeiro intervalo / argumento. No nosso exemplo, é B2: B6.
- Digite o segundo intervalo / argumento. Nesse caso, é C2: C6.
- Deixe o valor padrão na caixa de texto Alfa (é 0, 05).
- Clique no botão de opção Faixa de Saída e escolha onde deseja o resultado. Se for a célula A8, digite: $ A $ 8.
- Clique OK.
- O Excel calculará o valor- p e vários outros parâmetros. A mesa final pode ficar assim:
Como você pode ver, o valor p de uma cauda é o mesmo do primeiro caso - 0, 133905569. Como está acima de 0, 05, a hipótese nula se aplica a esta tabela e as evidências contra ela são fracas.
O que você deve saber sobre o valor p
Aqui estão algumas dicas úteis sobre os cálculos de valor p no Excel.
- Se o valor- p for igual a 0, 05 (5%), os dados em sua tabela são significativos. Se for menor que 0, 05 (5%), os dados que você possui são altamente significativos.
- Caso o valor- p seja maior que 0, 1 (10%), os dados em sua tabela são insignificantes. Se estiver no intervalo 0, 05-0, 10, você terá dados marginalmente significativos.
- Você pode alterar o valor alfa, embora as opções mais comuns sejam 0, 05 (5%) e 0, 10 (10%).
- Escolher testes bicaudais pode ser a melhor escolha, dependendo da sua hipótese. No exemplo acima, o teste unilateral significa que exploramos se os participantes perderam peso após fazer dieta, e é exatamente isso que precisamos descobrir. Mas um teste bicaudal também examinaria se eles ganhavam quantidades estatisticamente significativas de peso.
- O valor- p não pode identificar variáveis. Em outras palavras, se identificar uma correlação, não poderá identificar as causas por trás dela.
O valor p desmistificado
Todo estatístico que se preze precisa conhecer os meandros do teste de hipóteses nulas e o que o valor p significa. Esse conhecimento também será útil para pesquisadores de muitos outros campos.
Você já usou o Excel para calcular o valor- p de um modelo estatístico? Qual método você usou? Você prefere outra maneira de calculá-lo? Deixe-nos saber na seção de comentários.
