Na análise estatística, valor p indica a probabilidade de que os resultados observados tenham ocorrido por acaso. A valor p de 0,05 é comumente usado como um limite para medir um nível de significância em testes estatísticos, o que significa que há uma probabilidade de 5% de que os resultados observados tenham ocorrido por acaso. Se o valor p é inferior a 0,05, os resultados são normalmente considerados estatisticamente significativo, sugerindo um efeito real ou diferença além da variação aleatória.
Digamos que você tenha dois lotes torrados do mesmo café, Lote A e Lote B, e você suspeita que Lote A é mais solúvel porque atinge consistentemente uma porcentagem de extração mais alta.
Veja como testaríamos isso com a ajuda de um valor p:
- Coletar dados: Você tira várias doses de expresso usando ambos os lotes e mede a porcentagem de extração para cada dose. Você descobre que Lote A tem uma extração média de 20%, enquanto Lote B tem uma média de 18,5%.
- Execute um teste estatístico:Após executar um teste comparando as porcentagens de extração, você obtém uma valor p de 0,03.
- Interpretar o valor p:
- A valor p de 0,03 significa que há apenas um 3% chance que a diferença observada (20% vs. 18,5%) é devida apenas à variabilidade aleatória.
- Como 0,03 está abaixo do limite comum de 0,05, o valor p é baixo o suficiente para indicar um diferença estatisticamente significativa na extração entre os dois lotes.
Este baixo valor p sugere que é improvável que a diferença seja devido ao acaso. Você pode dizer com segurança que O lote A é de fato mais solúvel que o lote B, possivelmente devido a diferenças no perfil de torrefação ou alterações químicas que afetam solubilidade.
Se o valor p eram altos (digamos, 0,4):
Um alto valor p, como 0,4, implicaria um 40% chance que a diferença é apenas devido à variação aleatória em suas medições. Neste caso, você não teria evidências fortes de que o Lote A é mais solúvel do que o Lote B, e a diferença na extração pode não ser confiável.
