O que é um bom valor p na regressão?

A decisão de rejeitar ou aceitar a hipótese nula com base no limite do valor P de 0,05 envolve um equilíbrio entre os riscos de falsos positivos (erros do Tipo I) e falsos negativos (erros do Tipo II). Um limiar mais baixo reduziria o risco de falsos positivos, mas aumentaria o risco de perder efeitos genuínos.

O limite estatístico de significância, comumente denotado como valor P, é um conceito essencial na análise de dados. Um limite amplamente aceito para significância estatística é 0,05, o que significa um nível de certeza nos resultados.

A interpretação de um valor P de 0,05 implica que há 5% de chance de que o efeito ou diferença observado seja meramente devido ao acaso ou variação aleatória, e não a um fenômeno subjacente genuíno. Este limite é usado como referência para determinar se os resultados de um estudo são estatisticamente significativos.

É crucial entender que um valor P de 0,05 não significa necessariamente que a hipótese nula (a suposição de que não há diferença ou efeito) seja falsa com 95% de certeza. Pelo contrário, sugere que existem provas suficientes para rejeitar a hipótese nula ao nível de significância escolhido.

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