Poucos números são tão citados e tão mal compreendidos. O p-valor aparece em praticamente todo artigo, sustenta decisões de publicação e, com frequência, é descrito de um jeito que o próprio cálculo não autoriza.
O que ele é
É a probabilidade de observar um resultado tão extremo quanto o observado, assumindo que a hipótese nula seja verdadeira. Essa segunda metade da frase é a que costuma sumir — e é a que muda o sentido inteiro.
O que ele não é
- Não é a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira.
- Não é a probabilidade de o resultado ser um acaso.
- Não mede o tamanho nem a relevância clínica do efeito.
- p > 0,05 não prova que não há efeito. Ausência de evidência não é evidência de ausência.
Por que isso importa em quem escreve
Um texto que diz “o tratamento funcionou (p<0,05)” transfere ao leitor uma certeza que o dado não sustenta sozinho. O par honesto é sempre tamanho de efeito + intervalo de confiança. O p-valor entra como coadjuvante, não como veredito.
Significância estatística responde “é provável que exista alguma diferença?”. Relevância clínica responde “essa diferença muda a conduta?”. Confundir as duas é o erro que mais vira manchete.
Um vício comum
Comparar dois estudos pelos p-valores — “esse deu 0,04 e aquele 0,001, então o segundo é mais forte”. Não é assim. O p-valor depende do tamanho da amostra; um efeito minúsculo em um estudo enorme produz p-valores impressionantes e nenhuma consequência prática.