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Farmacêutico · 14/07/2010 · atualizado em 03/09/2026

Testes de Hipóteses, Erros Tipo I (α) e Tipo II (β), e Poder do Teste (1 - β) (Tratado de Bioestatística Clínica 2010)

Card OG automático: Testes de Hipóteses, Erros Tipo I (α) e Tipo II (β), e Poder do Teste (1 - β) (Tratado de Bioestatística Clínica 2010)
Metodologia da Pesquisa & Teoria da Decisão Estatística · Bioestatística & Epidemiologia Clínica

O teste de hipóteses não afere a verdade absoluta de uma teoria médica, mas calcula a probabilidade condicional de obter dados tão ou mais extremos sob a hipótese de nulidade.

Esquema Conceitual & Modelagem Bioestatística

Erro Tipo I (Alfa - α) Falso Positivo: Rejeitar H₀ quando verdadeira Padrão convencional: α = 0.05 (5%) Risco: Adotar fármaco ineficaz como eficaz Poder do Teste (1 - Beta) Capacidade de detectar efeito real existente Erro Tipo II (β): Falso Negativo (β ≤ 0.20) Poder ideal ≥ 80% a 90% (1 - β ≥ 0.80)

A Dança entre H₀, H₁ e o Valor-p

O valor-p representa P(Dados | H₀), e não P(H₀ | Dados). Obter p < 0.05 indica apenas que a probabilidade de observar aquela magnitude de diferença puramente por acaso é inferior a 5%. O valor-p nada informa sobre a magnitude clínica do benefício terapêutico.

Tamanho de Efeito (Effect Size) e D de Cohen

A significância estatística é escrava do tamanho amostral: amostras astronômicas tornam diferenças fisiologicamente irrelevantes em estatisticamente significativas. É imperativo reportar o tamanho de efeito padronizado (Cohen's d, r de Pearson, Odds Ratio) acompanhado do seu respectivo intervalo de confiança de 95%.

Dimensionamento Amostral A Priori

Calcular o número de sujeitos antes do início do ensaio clínico requer definir previamente o erro alfa aceitável (0.05), o poder estatístico almejado (0.80 a 0.90), a variância esperada na população e a diferença mínima clinicamente importante (MCID).


Prof. Cristiano Ricardo
Farmacêutico-Bioquímico · Especialista em Bioestatística Clínica & Epidemiologia Quantitativa · Publicação de 14/07/2010 às 02:28
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