Na estatística clássica, o valor-p (também chamado de nível descritivo ou probabilidade de significância), é a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que aquela observada em uma amostra, sob a hipótese nula.
Se o valor-p for menor que 0.05, devemos rejeitar a hipótese nula de que não há diferença entre as médias e concluir que existe uma diferença significativa. Se o valor-p for maior que 0.05, não é possível concluir que existe uma diferença significativa.
O nível de significância, também denotado como alfa ou α, é a probabilidade de rejeição da hipótese nula quando ela é verdadeira. Por exemplo, um nível de significância de 0,05 indica um risco de 5% de concluir que existe uma diferença quando não há diferença real.
De forma pragmática, o valor de P representa a probabilidade da hipótese nula ser verdadeira, ou seja, que a diferença encontrada, entre o resultado de duas ou mais amostras, seja devido ao acaso, e não devido a fatores que estão sendo estudados.
O valor-p para cada termo testa a hipótese nula de que o coeficiente é igual a zero (sem efeito). Um valor-p baixo (< 0,05) indica que você pode rejeitar a hipótese nula. ... Normalmente você usa os valores-p dos coeficientes para determinar quais termos devemos manter no modelo de regressão.
O nível de significância (ou nível α) é um limite que determina se o resultado de um estudo pode ser considerado estatisticamente significativo depois de se realizarem os teste estatísticos planeados.
– Um grande valor de p (p > 0,05, ou seja, probabilidade maior que 5%): indica que há uma grande probabilidade de que a diferença observada entre os grupos seja ao acaso, então, você considera que não há diferença significativa entre os grupos.
Se o valor estatístico exceder o valor crítico, o resultado será significante ao nível de 5%. Se o nível de significância for menor, a probabilidade do valor estatístico ser mais extremo que o valor crítico também será menor.
– Um grande valor de p (p > 0,05, ou seja, probabilidade maior que 5%): indica que há uma grande probabilidade de que a diferença observada entre os grupos seja ao acaso, então, você considera que não há diferença significativa entre os grupos.
Nós usamos valores- p para tirar conclusões em testes de significância. Mais especificamente, nós comparamos o valor- p com um nível de significância α para tirar conclusões sobre nossas hipóteses.
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