A relação entre os intervalos de confiança e testes de significância

É possível utilizar intervalos de confiança (IC), como uma alternativa para alguns dos testes de significância usuais. Para avaliar a significância usando ICs, você primeiro definir um número que mede a quantidade de efeito que você está testando. Este tamanho do efeito pode ser a diferença entre os dois meios ou duas proporções, a relação de dois meios, uma razão de probabilidade, uma razão de risco relativo, ou uma relação de risco, entre outros.

A completa ausência de qualquer efeito corresponde a uma diferença de 0, ou uma proporção de 1, de modo que estes são chamados os valores "não-efeito."

A seguir, são sempre verdadeiro:

• Se o IC 95 por cento em torno do tamanho efeito observado inclui o valor de efeito nulo (0 às diferenças, para uma rácios), então o efeito é não estatisticamente significativa (isto é, um teste de significância para esse efeito vai produzir p> 0,05).

• Se o IC 95 por cento em torno do tamanho efeito observado não inclui o valor não-efeito, em seguida, o efeito é significativa (isto é, um teste de significância para esse efeito vai produzir p

O mesmo tipo de correspondência é verdadeiro para outros níveis de confiança e níveis de significância: níveis de confiança de 90 por cento corresponde ao nível de significância p = 0,10, níveis de confiança de 99 por cento corresponde ao p = 0,01 nível de significância, e assim por diante.

Então você tem duas diferentes, mas relacionadas, maneiras de provar que algum efeito está presente - você pode usar testes de significância, e você pode usar intervalos de confiança. Qual é o melhor? Os dois métodos são consistentes com o outro, mas muitas pessoas preferem a abordagem CI para a abordagem p-valor. Por quê?

• O valor p é o resultado da interação complexa entre o tamanho observado efeito, o tamanho da amostra, eo tamanho das flutuações aleatórias, tudo se resumia em um único número que não lhe dizer se o efeito era grande ou pequeno, clinicamente importante ou negligenciável.

• O CI em torno do efeito médio mostra claramente o tamanho do efeito observado, juntamente com um indicador de como incerto o seu conhecimento de que o tamanho do efeito é. Diz-lhe não só se o efeito é estatisticamente significativa, mas também pode dar-lhe um sentido intuitivo de saber se o efeito é clinicamente importante.

• A abordagem CI presta-se a uma forma muito simples e natural de comparar dois produtos de equivalência ou não inferioridade.