Interpretação crítica dos resultados estatísticos: para lá da significância estatística Interpretación crítica de resultados estadísticos: mas allá de la significancia estatística Critical interpretation of statistical results: beyond statistical significance - Luís Manuel de Jesus Loureiro; Manuel Gonçalves Henriques Gameiro (Health Sciences Research Unit: Nursing (UICISA: E), 2011)
Este artigo tem como objectivos a descrição e análise do processo de tomada de decisão (interpretativo e conclusivo) em estatística, quando se recorre a testes de hipóteses. É apresentada a lógica do processo decisório e os conceitos de erros tipo I e II, poder do teste e magnitude do efeito (effect size), demonstrados a partir da medida «d» de magnitude do efeito. O artigo dirige-se a duas situações críticas: resultados com significado estatístico mas sem significado clínico efectivo; e resultados sem significado estatístico mas que se devem a problemas relacionados com a natureza dos fenómenos, effect size pequeno e reduzido tamanho da amostra. Este artículo tiene el doble objetivo de describir y el analizar el proceso de toma de decisión (interpretativo y conclusivo) cuando se recurre en estadística a tests de hipótesis. Se presenta a continuación la lógica del proceso decisorio y los conceptos de errores de tipo I y II, la potencia de la prueba y el tamaño del efecto (effect size), demostrados a partir de la medida «d» de tamaño del efecto. El artículo se orienta hacia dos situaciones críticas: resultados con significado estadístico aunque sin significado clínico efectivo; y resultados sin significado estadístico pero que se deben a problemas relacionados con la naturaleza de los fenómenos, tamaño del efecto pequeño y reducido tamaño de la muestra. This paper aims to describe and analyse the decision-making process (conclusive and interpretative) in statistics when performing hypothesis tests. The logic of the decision process is presented, as well as the concepts of type I and type II errors, power of the test and effect size. We also make demonstrations of effect size «d» measure. This paper targets two critical situations: results of statistical significance but no real clinical significance, and results without statistical significance but which are due to problems related to the nature of the phenomena, small effect size and small sample size.