O que é um intervalo de confiança? | Estatísticas

Um intervalo de confiança é um intervalo de valores usado para estimar um parâmetro populacional desconhecido com um determinado nível de confiança. É uma forma de expressar a incerteza em torno de uma estimativa de um parâmetro populacional, como a média.

Por exemplo, em um estudo que investiga a eficácia de um novo tratamento de fisioterapia para dor lombar, os pesquisadores podem coletar dados de uma amostra de pacientes e calcular a redução média da dor para o grupo de tratamento. Um intervalo de confiança de 95% para a redução média da dor seria um intervalo de valores dentro do qual se espera que a verdadeira redução média da dor na população caia com uma probabilidade de 95%. Isso significa que, se o mesmo estudo for realizado 100 vezes, cerca de 95 estudos terão a verdadeira média populacional dentro de seu intervalo de confiança de 95%.

Um exemplo típico seria:

"Os resultados mostram uma redução média de VAS na dor em quatro semanas de 2,3 (95% CI 1,8 - 2,8)."

O intervalo de confiança é calculado com base nas estatísticas da amostra e no nível de confiança desejado (geralmente 95% ou 99%). É importante observar que um intervalo de confiança não indica se a hipótese nula é verdadeira ou falsa, mas fornece um intervalo de valores que provavelmente incluirá o parâmetro populacional verdadeiro com um determinado nível de confiança.

E quanto à largura?

Um intervalo de confiança estreito indica que a média da amostra é uma estimativa mais precisa da média da população, enquanto um intervalo de confiança amplo indica que a média da amostra é menos precisa. Em geral, amostras maiores tendem a resultar em intervalos de confiança mais estreitos e, portanto, em estimativas mais precisas dos parâmetros populacionais.

Conceitos errôneos

É importante observar que não se pode dizer que há 95% de chance de que a verdadeira média da população esteja dentro de um determinado intervalo de um determinado papel. Será simplesmente o caso, ou não. Entretanto, se esse estudo for repetido um número infinito de vezes, a média verdadeira será encontrada dentro dos intervalos gerados em 95% das vezes.

ICs vs. valores de P

Um intervalo de confiança fornece um intervalo de valores para um parâmetro populacional (como a diferença média entre dois grupos) que é estimado a partir de uma amostra. O intervalo é calculado de forma que, se fôssemos repetir o estudo várias vezes, uma determinada porcentagem dos intervalos (determinada pelo nível de confiança, geralmente 95%) conteria o valor real da população.

Em contrapartida, um valor p é a probabilidade de que a hipótese nula (por exemplo, nenhuma diferença entre os grupos) seja verdadeira, considerando os dados da amostra e a suposição de que a hipótese nula esteja correta. Um valor p pequeno (normalmente menor que 0,05) é frequentemente usado para rejeitar a hipótese nula e sugerir que há evidência de uma diferença entre os grupos.

No entanto, o valor p fornece apenas uma resposta binária à questão de saber se a hipótese nula pode ser rejeitada ou não. Não fornece nenhuma informação sobre a magnitude ou a precisão do efeito, nem sobre a probabilidade de ele ocorrer em uma população maior. É nesse ponto que o intervalo de confiança pode ser mais útil. Ao fornecer uma faixa de valores para o efeito, o intervalo de confiança oferece uma visão mais clara de quanto se espera que o tratamento altere o resultado e quanta incerteza existe nessa estimativa. Além disso, o intervalo de confiança pode ajudar a evitar a interpretação excessiva de um valor p significativo, pois um resultado estatisticamente significativo não significa necessariamente que o efeito seja prático ou clinicamente significativo. Os tamanhos dos efeitos podem ajudá-lo a fazer esse julgamento.

Em resumo, um intervalo de confiança fornece um quadro mais completo e diferenciado dos resultados de um estudo, enquanto um valor p fornece apenas uma resposta binária à questão da significância estatística.

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