O p < 0,05 talvez seja uma das ideias mais mal compreendidas da pesquisa científica.
Como estatístico, sempre me chama atenção a forma como muitas pessoas interpretam a significância estatística. Basta um resultado apresentar p < 0,05 para que ele seja tratado como uma verdade praticamente incontestável. Se o p-valor fica um pouco acima desse limite, a conclusão muda completamente e o estudo parece perder importância.
A realidade é bem mais complexa.
O p-valor não mede a relevância de um resultado, não informa o tamanho do efeito e muito menos garante que uma hipótese esteja correta. Ele representa apenas uma evidência estatística dentro de um conjunto muito maior de informações que precisam ser consideradas.
Há pesquisas com resultados estatisticamente significativos que têm impacto prático mínimo. Da mesma forma, estudos que não atingem o famoso 0,05 podem trazer descobertas relevantes, especialmente em amostras pequenas ou em áreas exploratórias.
A ciência avança pela convergência de evidências, pela replicação dos achados, pela qualidade do desenho metodológico e pela interpretação cuidadosa dos resultados. Reduzir toda essa complexidade a um único número é um atalho que frequentemente leva a conclusões equivocadas.
A figura faz uma boa brincadeira, mas também serve como alerta. Bons pesquisadores não perguntam apenas se um resultado foi estatisticamente significativo. Eles procuram entender o que esse resultado realmente significa.
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