Delineando a pesquisa clínica 4a Ed

incidência de câncer de cólon

Padrão para rejeitar a

inocência: Acima de uma

dúvida razoável

Padrão para rejeitar uma hipótese nula: Nível de significância estatística (α)

Julgamento correto: Condenar

um estelionatário

Inferência correta: Concluir que há associação entre o consumo de caroteno

e câncer de cólon quando realmente houver essa associação na população

Julgamento correto: Absolver

uma pessoa inocente

Inferência correta: Concluir que não há associação entre o consumo de

caroteno e câncer de cólon quando realmente não houver essa associação

Julgamento incorreto:

Condenar uma pessoa inocente

Inferência incorreta (erro Tipo I): Concluir que há associação entre o

consumo de caroteno e câncer de cólon quando não houver associação

Julgamento incorreto:

Absolver um estelionatário

Inferência incorreta (erro Tipo II): Concluir que não há associação entre o

consumo de caroteno e câncer de cólon quando houver associação

Da mesma forma, o investigador começa pressupondo a hipótese nula

de que não há associação entre as variáveis preditora e de desfecho na

população. Com base nos dados coletados na amostra, ele usa testes

estatísticos para determinar se há evidências suficientes para rejeitar a

hipótese nula em benefício da hipótese alternativa de que há associação na

população. O padrão para esses testes é conhecido como nível de

significância estatística.

Erros Tipo I e Tipo II

Da mesma forma que ocorre com um júri, o investigador pode chegar a

uma conclusão incorreta. Às vezes, uma amostra não é representativa da

população tão somente pelo acaso. Quando isso ocorre, os resultados na

amostra não refletem a realidade na população, levando a inferências

errôneas. Um erro tipo I (falso-positivo) ocorre quando se rejeita uma

hipótese nula que é verdadeira na população; um erro tipo II (falso-

negativo) ocorre quando se deixa de rejeitar (aceita-se) uma hipótese nula

que é falsa na população. Embora os erros tipo I e tipo II não possam ser

totalmente evitados, é possível reduzir a probabilidade de sua ocorrência,

aumentando-se o tamanho de amostra (quanto maior a amostra, menor a

probabilidade de ela diferir substancialmente da realidade vivida pela

população) ou ajustando-se o delineamento ou as aferições nos moldes

que serão discutidos mais adiante.

Neste capítulo e no próximo, lidamos apenas com formas de reduzir os

erros tipo I e tipo II que ocorrem devido à variação ao acaso, também