para unilateral, relatando-o como “P = 0,04”. Uma opção melhor seria
relatar que “Embora os resultados possam sugerir uma associação, não
houve significância estatística (P = 0,08)”. Essa solução preserva a
integridade do desenho original da hipótese bilateral e também reconhece
que a significância estatística não é uma situação do tipo tudo ou nada.Lados da hipótese alternativa
É importante lembrar que a hipótese alternativa tem, na verdade, dois
lados, e um deles ou ambos podem ser testados na amostra usando-se
testes estatísticos uni ou bilaterais^1. Quando um teste estatístico bilateral
é usado, o valor P inclui as probabilidades de cometer um erro tipo I em
cada uma das direções, o que é aproximadamente duas vezes maior do
que a probabilidade em apenas uma direção. Portanto, é fácil converter
um valor P unilateral para um valor P bilateral, e vice-versa. Por exemplo,
um valor P unilateral de 0,05 é geralmente igual a um valor P bilateral de
0,10. (Alguns testes estatísticos são assimétricos, e é por isso que
empregamos a palavra “geralmente”.)
No caso incomum de um investigador estar apenas interessado em um
dos lados da hipótese alternativa (p. ex., em um ensaio clínico de não
inferioridade que busca determinar se um novo antibiótico não é menos
eficaz do que um antibiótico atualmente em uso. Veja o Capítulo 11), o
tamanho de amostra pode ser calculado de acordo com a hipótese
unilateral. Uma hipótese unilateral, entretanto, nunca deve ser usada
apenas para reduzir o tamanho de amostra.Tipo de teste estatístico
As fórmulas usadas para calcular o tamanho de amostra são baseadas em
pressupostos matemáticos que diferem para cada teste estatístico.
Portanto, antes de se poder calcular o tamanho de amostra, o investigador
deve decidir que método estatístico usar para a análise dos dados. Essa
escolha depende principalmente dos tipos de variáveis preditoras e de
desfecho no estudo. A Tabela 6.1 lista algumas estatísticas comuns usadas
na análise de dados, e o Capítulo 6 fornece métodos simplificados para
estimar o tamanho de amostra para estudos que usam essas estatísticas.