Significância estatística

Esta é uma discussão que interessa aos pesquisadores: há um movimento para repensar a questão da significância estatística. Em outras palavras, os famosos 5% de qualquer pesquisa. Um manifesto, com mais de 800 assinaturas chama a atenção para o uso incorreto do assunto:

Pesquisas de centenas de artigos descobriram que os resultados estatisticamente não significativos são interpretados como indicando "nenhuma diferença" ou "nenhum efeito" em cerca de metade (ver "Interpretações erradas" e Informações suplementares). (...) Concordamos e pedimos que todo o conceito de significância estatística seja abandonado. (...)

Em vez disso [proibição dos valores p], e em consonância com muitos outros ao longo das décadas, estamos pedindo uma parada no uso de valores de P de maneira convencional e dicotômica - para decidir se um resultado refuta ou apóia uma hipótese científica

Bogard critica um pouco a abordagem do artigo:

Embora eu concorde com os sentimentos do resto do artigo da Nature, tenho medo de que os ideais expressos pelos autores possam ser abusados ​​por outros, querendo fugir das salvaguardas do rigor científico ou não compreender completamente os princípios da inferência estatística.

Segundo ele, Gellman também teria preocupações semelhantes. Bogard confessa que o assunto não é trivial, mesmo para ele:

É difícil para os Phds que passaram a vida toda fazendo essas coisas. É difícil para os profissionais que fizeram suas carreiras com isso. Isso é difícil para mim.

Uma palavra de alento no final:

O economista Noah Smith discutiu o retrocesso em relação aos valores de p há alguns anos. Ele afirmou corretamente que "se as pessoas estão fazendo ciência corretamente, esses problemas não serão importantes a longo prazo".