Quais evidências estamos procurando ao usar o valor p?

Revista Agrária Acadêmica

Endereço:
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Imperatriz / MA
Site: https://agrariacad.com/
Telefone: (81) 9423-2398
ISSN: 2595-3125
Editor Chefe: Jailson Honorato
Início Publicação: 01/05/2018
Periodicidade: Bimestral
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Agronomia, Área de Estudo: Biologia geral, Área de Estudo: Bioquímica, Área de Estudo: Botânica, Área de Estudo: Ciência e Tecnologia de Alimentos, Área de Estudo: Ecologia, Área de Estudo: Engenharia Agrícola, Área de Estudo: Medicina Veterinária, Área de Estudo: Melhoramento Animal, Área de Estudo: Microbiologia, Área de Estudo: Recursos Florestais e Engenharia Florestal, Área de Estudo: Recursos Pesqueiros e Engenharia da Pesca, Área de Estudo: Recursos pesqueiros e engenharia de pesca, Área de Estudo: Zoologia, Área de Estudo: Zootecnia

Quais evidências estamos procurando ao usar o valor p?

Ano: 2025 | Volume: 8 | Número: 4
Autores: Edenio Detmann, Tadeu Eder da Silva
Autor Correspondente: Edenio Detmann | [email protected]

Palavras-chave: Estatística experimental, lema de Neyman-Pearson, planejamento experimental, testes de hipóteses

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

O valor p constitui parte essencial dos processos decisórios em testes de hipóteses, embora sua verdadeira intepretação nem sempre seja compreendida pelos pesquisadores. Neste artigo, buscamos discorrer sobre a correta interpretação do valor no contexto dos testes de hipóteses aplicados a experimentos na área de Zootecnia. Nossa proposta central foi de trazer conceitos Bayesianos para propiciar o correto entendimento das conclusões dos testes de hipóteses aplicados sob o paradigma frequentista. Neste sentido, ressaltamos a importante conexão entre as informações a priori que suportam a plausabilidade da hipótese de pesquisa e as medidas de planejamento que são cruciais para o correto uso e interpretação dos resultados obtidos com testes de hipóteses.



Resumo Inglês:

The p-value is an essential component of decision-making processes in hypothesis testing, although its true interpretation is not always well understood by researchers. In this article, we aim to discuss the correct interpretation of the p-value in the context of hypothesis testing applied to experiments in Animal Science. Our central proposal is to introduce Bayesian concepts to provide a proper understanding of the conclusions drawn from hypothesis tests conducted under the frequentist paradigm. In this regard, we highlight the important connection between the prior information that supports the plausibility of the research hypothesis and the planning measures that are crucial for the correct use and interpretation of results obtained from hypothesis testing.