Delineando a pesquisa clínica 4a Ed

dispõe a aceitar quando for usar testes estatísticos para analisar os dados
após o estudo ter sido concluído.
A probabilidade de um erro tipo II (não rejeitar a hipótese nula quando
ela for falsa) é denominada β (beta). O valor [1 – β] é denominado poder
estatístico e representa a probabilidade de se rejeitar corretamente a
hipótese nula na amostra quando o efeito real na população for igual (ou
maior do que) a magnitude de efeito especificada.
Se β for 0,10, o investigador decidiu que está disposto a aceitar uma
probabilidade de 10% de não encontrar uma associação de uma
magnitude de efeito especificada, quando de fato essa associação existe.
Isso representa um poder de 0,90, isto é, uma probabilidade de 90% de
encontrar uma associação dessa magnitude ou maior. Por exemplo,
imagine que o exercício físico realmente leve a uma redução de 20 mg/dL
nos níveis de glicemia de jejum em mulheres diabéticas na população. Se
o investigador replicasse o estudo várias vezes, com o mesmo poder
estatístico de 90%, esperaríamos que, em 9 entre cada 10 estudos, ele
rejeitaria corretamente a hipótese nula com um nível especificado de alfa
de 0,05 e concluiria que o exercício físico está associado com a glicemia
de jejum. Isso não significa que o investigador não poderia detectar um
efeito menor, como uma redução de 15 mg/dL; significa apenas que teria
menos de 90% de probabilidade de detectá-lo.
Em um cenário ideal, α e β seriam próximos de zero, minimizando a
possibilidade de resultados falso-positivos e falso-negativos. Para reduzi-
los, no entanto, é necessário aumentar o tamanho de amostra ou
implementar outras estratégias discutidas no Capítulo 6. O planejamento
do tamanho de amostra tem como meta escolher um número suficiente de
sujeitos para manter α e β em níveis aceitavelmente baixos, sem tornar o
estudo desnecessariamente caro ou trabalhoso.
Muitos estudos estabelecem a como 0,05 e β como 0,20 (poder de 0,80).
Esses valores são arbitrários, sendo possível usar outros. Por exemplo, a
faixa convencional para a varia de 0,01 α 0,10 e, para β, de 0,05 a 0,20.
Em geral, o investigador deve usar um a baixo quando a questão de
pesquisa torna importante evitar erros tipo I (falso-positivos), como ao
testar a eficácia de um medicamento que apresenta riscos. Deve-se usar
um β baixo (e uma magnitude de efeito pequena) quando for
particularmente importante evitar um erro tipo II (falso-negativo), como