a teoria por trás dos valores-p e a hipótese nula podem parecer complicadas no início, mas compreender os conceitos irá ajudá-lo a navegar pelo mundo das estatísticas. Infelizmente, estes termos são muitas vezes mal utilizados na ciência popular, por isso seria útil para todos compreenderem o básico.

calculando o valor p de um modelo e provando / refutando a hipótese nula é surpreendentemente simples com MS Excel. Há duas maneiras de o fazer e nós cobrimos as duas. Vamos comer.,

hipótese nula e valor p

a hipótese nula é uma declaração, também referida como uma 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, diga que você quer observar se uma dieta específica da moda tem resultados significativos. A hipótese nula, neste caso, é que não há diferença significativa no peso das cobaias antes e depois da dieta., A hipótese alternativa é que a dieta fez a diferença. Isto é o que os investigadores tentariam provar.

O valor p representa a chance de que o resumo estatístico seria igual ou maior do que o valor observado quando a hipótese nula é verdadeira para um determinado modelo estatístico. Embora seja muitas vezes expresso como um número decimal, é geralmente 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. Isto significa ainda que os 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 p.

um resultado estatisticamente significativo é aquele que é altamente improvável de acontecer se a hipótese nula for verdadeira. O nível de significância é denotado com a letra grega alpha e tem que ser maior do que o valor p para que o resultado seja estatisticamente significante.muitos pesquisadores em uma ampla gama de campos usam o valor-p para obter uma visão melhor e mais profunda dos dados com os quais estão trabalhando., Alguns dos Campos proeminentes incluem Sociologia, justiça criminal, psicologia, finanças e economia.

encontrar o valor de p no Excel

pode encontrar o valor de p de um conjunto de dados no MS Excel através da função de teste T ou usando a ferramenta de Análise de dados. Primeiro, vamos verificar a função de teste-T. Vamos examinar cinco estudantes universitários que fizeram uma dieta de 30 dias. Vamos comparar o peso deles antes e depois da dieta.

nota: para efeitos deste artigo, vamos usar o MS Excel 2010. Embora não seja o mais recente, os passos devem geralmente aplicar-se às versões mais recentes, bem.,

função de ensaio T

siga estes passos para calcular o valor p com a função de ensaio T.

  1. cria e preenche a tabela. Nossa tabela se parece com esta:
  2. clique em qualquer célula fora da sua tabela.
  3. tipo em: =T. Test(.
  4. Após o intervalo aberto, digite no primeiro argumento. Neste exemplo, é a coluna de dieta antes. O intervalo deve ser B2: B6. Até agora, a função se parece com esta: T. Test (B2: B6.,
  5. eguinte, vamos entrar no segundo argumento. A coluna após a dieta e os seus resultados são o nosso segundo argumento e a gama de que precisamos é C2:C6. Vamos adicioná-lo à fórmula: T. teste(B2:B6,C2:C6.
  6. Tipo numa vírgula após o segundo argumento e as opções de distribuição de uma cauda e de duas caudas irão aparecer automaticamente num menu. Vamos escolher a primeira distribuição de uma cauda. Clique duas vezes.
  7. Tipo noutra vírgula.,
  8. duplo-click sobre a opção emparelhada no menu seguinte.
  9. Agora que você tem todos os elementos que você precisa, feche o suporte. = = Teste T. (B2: B6, C2: C6, 1, 1)
  10. Press Enter. A célula irá mostrar o valor p imediatamente. No nosso caso, o valor é 0,133905569 ou 13,3905569%.

sendo superior a 5%, este valor p não fornece fortes evidências contra a hipótese nula., No nosso exemplo, a pesquisa não provou que a dieta ajudou os sujeitos de teste a perder uma quantidade significativa de peso. Isso não significa necessariamente que a hipótese nula esteja correta, só que ainda não foi refutada.

via de Análise de dados

a ferramenta de Análise de dados permite-lhe fazer muitas coisas fixes, incluindo cálculos do valor de p. Para tornar as coisas mais simples, vamos usar a mesma tabela como no método anterior.é assim que se faz.

  1. Uma vez que já temos as diferenças de peso na coluna D, Vamos saltar o cálculo da diferença., Para as tabelas futuras, use esta fórmula: = “célula 1” – “célula 2”.a seguir, carregue na página de dados do menu Principal.
  2. selecione a Ferramenta de Análise de dados.
  3. Scroll down the list and click the t-Test: pared Two Sample for Means option.
  4. clique em OK.
  5. uma janela pop-up irá aparecer. It looks like this:
  6. Enter the first range/argument. No nosso exemplo, é B2: B6.,
  7. Enter the second range / argument. Neste caso, é C2: C6.
  8. deixe o valor padrão no campo de texto alfa (é 0,05).
  9. clique no botão de rádio do intervalo de saída e escolha onde quer o resultado. Se for a célula A8, digite: $ a $ 8.
  10. clique em OK.
  11. Excel irá calcular o valor-p e vários outros parâmetros., A tabela final pode ser assim:

Como você pode ver, o valor de P de uma cauda é o mesmo que no primeiro caso-0.133905569. Uma vez que está acima de 0,05, a hipótese nula se aplica a esta tabela, e a evidência contra ela é fraca.

coisas para saber sobre o valor p

Aqui estão algumas dicas úteis sobre cálculos do valor p no Excel.se o valor de p for igual a 0, 05 (5%), os dados na sua tabela são significativos. Se for inferior a 0,05 (5%), os dados que tem são altamente significativos.

  • No caso de o valor de p ser superior a 0.,1 (10%), os dados na sua tabela são insignificantes. Se estiver no intervalo 0.05-0.10, você tem dados marginalmente significativos.
  • pode alterar o valor alfa, embora as opções mais comuns sejam 0, 05 (5%) e 0, 10 (10%).a escolha do teste de duas caudas pode ser a melhor escolha, dependendo da sua hipótese. No exemplo acima, testes de uma cauda significa que nós exploramos se os sujeitos de teste perderam peso após a dieta, e isso é exatamente o que precisamos descobrir. Mas um teste de duas caudas também examinaria se eles ganharam quantidades estatisticamente significativas de peso.,
  • o valor-p não consegue identificar variáveis. Em outras palavras, se identifica uma correlação, não pode identificar as causas por trás dela.
  • O valor de p desmistificado

    cada estatístico que vale o seu sal tem de conhecer os ins e outs do teste de hipóteses nulas e o que significa o valor de p. Este conhecimento também será útil para pesquisadores em muitos outros campos.

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