O que é um intervalo de confiança? | Estatísticas

Um intervalo de confiança é um intervalo de valores que é utilizado 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, num estudo que investiga a eficácia de um novo tratamento de fisioterapia para a dor lombar, os investigadores podem recolher dados de uma amostra de doentes 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%. Isto significa que se o mesmo estudo for efectuado 100 vezes, cerca de 95 estudos terão a verdadeira média populacional dentro do seu intervalo de confiança de 95%.

Um exemplo típico seria:

"Os resultados mostram uma redução média da dor na EVA às quatro semanas de 2,3 (IC 95% 1,8 - 2,8).

O intervalo de confiança é calculado com base nas estatísticas da amostra e no nível de confiança pretendido (normalmente 95% ou 99%). É importante notar que um intervalo de confiança não indica se a hipótese nula é verdadeira ou falsa, mas fornece um intervalo de valores que é suscetível de incluir o verdadeiro parâmetro populacional com um certo nível de confiança.

E a 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 alargado indica que a média da amostra é menos precisa. Em geral, amostras de maiores dimensões tendem a resultar em intervalos de confiança mais estreitos e, por conseguinte, em estimativas mais exactas dos parâmetros populacionais.

Conceitos errados

É importante notar que não se pode dizer que existe uma probabilidade de 95% de a verdadeira média populacional se situar num determinado intervalo de um determinado papel. Será simplesmente o caso, ou não. No entanto, se este estudo for repetido um número infinito de vezes, a verdadeira média será encontrada dentro dos intervalos gerados em 95% das vezes.

IC's vs valores de P

Um intervalo de confiança fornece uma gama 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 a que, se repetíssemos o estudo várias vezes, uma determinada percentagem dos intervalos (determinada pelo nível de confiança, normalmente 95%) conteria o verdadeiro valor da população.

Em contrapartida, um valor p é a probabilidade de a hipótese nula (por exemplo, não há diferença entre os grupos) ser verdadeira, tendo em conta os dados da amostra e o pressuposto de que a hipótese nula está correcta. Um valor p pequeno (normalmente inferior a 0,05) é frequentemente utilizado para rejeitar a hipótese nula e sugerir que existe evidência de uma diferença entre grupos.

No entanto, o valor p apenas dá uma resposta binária à questão de saber se a hipótese nula pode ser rejeitada ou não. Não fornece qualquer informação sobre a magnitude ou precisão do efeito, nem sobre a probabilidade de este ocorrer numa população maior. É aqui que o intervalo de confiança pode ser mais útil. Ao fornecer uma gama de valores para o efeito, o intervalo de confiança dá uma imagem mais clara de quanto se espera que o tratamento altere o resultado e de quanta incerteza existe nessa estimativa. Além disso, o intervalo de confiança pode ajudar a evitar a interpretação excessiva de um valor p significativo, uma vez que um resultado estatisticamente significativo não significa necessariamente que o efeito seja prático ou clinicamente significativo. Os tamanhos dos efeitos podem ajudá-lo a fazer esta avaliação.

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

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