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Estatísticos protestam contra métodos enganosos, porém comuns

Estatísticos protestam contra métodos enganosos, porém comuns


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Um artigo publicado recentemente em Nature Magazine apela à ação contra o uso enganoso de "significância estatística". O papel é apoiado por mais de oitocentos acadêmicos de disciplinas.

Prazer em conhecê-lo, ‘valores P’!

A significância estatística prevalece em muitos campos e tem um impacto profundo em nossas vidas diárias, escolhas e decisões. Os três cientistas por trás do artigo argumentam que, em análises estatísticas, acontece com demasiada frequência concluir que "não há diferença" entre os dois grupos estudados. Em estatística, esse fenômeno é denominado "hipótese nula".

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Os autores afirmam que um estudo afirmando tal coisa com base apenas na hipótese nula é perigosamente enganoso. Seu argumento é que pode haver uma diferença minúscula entre dois grupos estudados, embora um deles possa revelar-se significativo, enquanto o outro, insignificante. Essa dicotomização ocorre por causa do método que é estritamente dependente de um fator, a partir do limiar.

"Sejamos claros sobre o que deve parar: nunca devemos concluir que há 'nenhuma diferença' ou 'nenhuma associação' apenas porque um valor P é maior do que um limite como 0,05 (...) Nem devemos concluir que dois estudos entram em conflito porque um teve um resultado estatisticamente significativo e o outro não. Esses erros desperdiçam esforços de pesquisa e desinformam decisões políticas. "

Como funciona?

"Por exemplo, considere uma série de análises de efeitos não intencionais de medicamentos anti-inflamatórios2. Como seus resultados não foram estatisticamente significativos, um conjunto de pesquisadores concluiu que a exposição aos medicamentos 'não estava associada' ao aparecimento de fibrilação atrial (... ) e que os resultados contrastaram com os de um estudo anterior com um resultado estatisticamente significativo. "

Olhando para os dados reais não provam isso acima, eles argumentam, afirmando assim: "É ridículo concluir que os resultados estatisticamente não significativos mostraram 'nenhuma associação', quando a estimativa do intervalo incluiu aumentos de risco graves; é igualmente absurdo afirmam que esses resultados contrastam com os resultados anteriores que mostram um efeito idêntico observado. No entanto, essas práticas comuns mostram como a confiança em limites de significância estatística pode nos enganar. "

As consequências Os professores de Amrhein, Groenlândia e McShane também afirmam que toda a questão é na verdade mais humana do que estatística, somos nós e nossos processos cognitivos que funcionam dessa forma categórica. Isso "levou cientistas e editores de periódicos a privilegiar esses resultados, distorcendo assim a literatura. Estimativas estatisticamente significativas são enviesadas para cima em magnitude e potencialmente em grande grau, enquanto estimativas estatisticamente não significativas são enviesadas para baixo em magnitude."

Há alguma saída? "Nós (...) pedimos que todo o conceito de significância estatística seja abandonado. (...) Uma razão para evitar tal 'dicotomania' é que todas as estatísticas, incluindo valores P e intervalos de confiança, variam naturalmente de estudo para estudo, e frequentemente o fazem em um grau surpreendente. "

“Devemos aprender a abraçar a incerteza”, eles continuam. "Uma maneira prática de fazer isso é renomear os intervalos de confiança como‘ intervalos de compatibilidade ’e interpretá-los de uma forma que evite o excesso de confiança."

Eles não estão sozinhos

Este artigo é importante em uma linha de outros avisos semelhantes escritos por cientistas nos últimos anos, todos defendendo contra o uso da metodologia enganosa. Em 2016, a American Statistical Association divulgou um comunicado emThe American Statistician alertando contra o uso indevido de significância estatística e valores P.

A edição também incluiu muitos comentários sobre o assunto. Este mês, uma edição especial do mesmo jornal tenta impulsionar ainda mais essas reformas. Apresenta mais de 40 artigos sobre "Inferência estatística no século 21: um mundo além de P <0,05". Os editores apresentam a coleção com o cuidado de “não diga‘ estatisticamente significativo ’”. Outro artigo com dezenas de signatários também pede aos autores e editores de periódicos que rejeitem esses termos.


Assista o vídeo: Minicurso Metodologia Quantitativa. Prof. Jakson de Aquino. Aula 1 de 3 (Pode 2022).


Comentários:

  1. Kazralkis

    Não me encaixa. Talvez haja mais opções?

  2. Rayne

    uraaaaa esperei por um obrigado mesmo por tanta qualidade

  3. Radcliffe

    Eu considero, que você não está certo. Eu posso provar. Escreva para mim em PM, vamos conversar.

  4. Ulrik

    Peço desculpas, mas, na minha opinião, você não está certo. Estou garantido. Eu sugiro isso para discutir. Escreva para mim em PM, vamos conversar.

  5. Vudogami

    Na minha opinião você não está certo. Eu posso provar. Escreva-me em PM.



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