Significância ou confiança?

Abstract

Objetivos: Discutir brevemente aspectos da inferência estatística em medicina, salientando as limitações da significância obtida nos testes de hipótese da escola estatística clássica de Neyman- Pearson, e a utilidade das estimativas de efeito por intervalos de confiança. Métodos: Revisão de diversos livros de epidemiologia, bioestatística e artigos selecionados. Resultados: Existem diversos testes de significância estatística que são freqüentemente encontrados em artigos publicados na literatura médica. Os resultados desses testes podem levar a conclusões enganosas se não forem adequadamente interpretados. Uma vez que a significância estatística não assegura relevância aos achados do estudo, sugere-se a utilização de medidas de associação e seus respectivos intervalos de confiança para a avaliação da significância clínica. Conclusão: O rótulo “estatisticamente significativo” é potencialmente enganoso e tem estado sob constantes críticas por parte de vários estatísticos e epidemiologistas durante os últimos anos. Para que se possa avaliar “significância” é igualmente ou mais importante do que o valor P que se estime o tamanho da associação envolvida. Isto pode ser obtido através de medidas de associação como o risco relativo e seus intervalos de confiança.

Objectives: To briefly discuss aspects of statistical inference in medicine, pointing out limitations of the traditional statistical hypothesis testing under the Neyman-Pearson school, and the advantages of effect estimation using confidence intervals. Methods: Review of a number of epidemiology and biostatistics textbooks and selected articles. Results: There are a number of statistical significance tests which are frequently found in articles published in the medical literature. The results of these tests, however, can be misleading if not properly interpreted. Since statistical significance does not ensure relevance to study findings, measures of association and related confidence intervals are suggested for the proper consideration of clinical significance. Conclusion: The label of “statistically significant” finding is potentially misleading and has been under constant criticism by many statisticians and epidemiologists during recent years. In order to evaluate “significance” it is equally or more important than the P value to estimate the size of the association involved. This can be achieved by using measures of association such as the relative risk and related confidence intervals.