SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA

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sem medo de errar

A situação-problema apresentada aborda um contexto de caráter um pouco mais teórico do que as demais, mas que também tem chances de acontecer, principalmente quando trabalhamos em atividades de consultoria ou estamos introduzindo o método de algum estudo específico. No contexto apresentado pela situação, você foi questionado por um cliente a respeito da utilização do p-valor como critério de tomada de decisão. O cliente gostaria de saber o que esse número representa e por que podemos utilizá-lo para rejeitar ou não as hipóteses de um experimento/estudo. 
Diante disso, você reunirá elementos para defender a utilização do p-valor. É sempre recomendado que, em ocasiões como essa, sejam adotados materiais de backup/apoio. Se estiver trabalhando com slides, é interessante deixar alguns itens ocultos, com informações que ajudem a responder possíveis questionamentos. Caso esteja utilizando material escrito, como lousa ou flipchart, recomendamos utilizar esse recurso para a explicação. 
De modo geral, devem ser levantadas as principais informações sobre o p-valor: conceito, diferença para nível $\alpha$ e, se possível, um exemplo de aplicação prática. É aconselhável apresentar a ideia de que o p-valor está associado à probabilidade de se encontrar valores mais extremos àqueles observados para uma estatística. Se possível, represente os dados por meio de gráficos para facilitar o entendimento do conceito, como os apresentados nas Figuras 4.8 e 4.9 desta seção.
Em seguida, explore a relação entre o p-valor e o nível de significância $\alpha$, explicitando que, na verdade, $\alpha$ representa um valor teórico mínimo, o qual servirá de base para se tomar a decisão de rejeitar ou não a hipótese nula.
Por fim, é importante trabalhar com alguma situação prática, ainda que de forma tangencial. Estipule hipóteses, defina o nível de significância $\alpha$, suponha valores Z (observado e crítico), obtenha o p-valor e tome as decisões com base nos valores alcançados. 
A ideia, portanto, é explicar o conceito do p-valor e quais são as métricas que nos permitem optar pela rejeição ou não rejeição de $H_0$.

Avançando na prática

Interpretação de resultados de um Teste de Fisher

Ao realizar um Teste de Fisher, estamos comparando as médias de grupos de um experimento aleatório, considerando sempre uma visão pareada. Ou seja, avaliamos as médias duas a duas. Suponha que você trabalhe em uma empresa e esteja desenvolvendo uma análise acerca da diferença entre as médias salarias de profissionais de Recursos Humanos em cinco estados brasileiros. Após a coleta dos dados, você solicitou a um estagiário da equipe que realizasse o teste, o qual apresentou os seguintes resultados:

Nesse sentido, diante dos resultados, você deverá avaliar em quais estados foram identificadas diferenças estatisticamente significativas, considerando $\alpha =5\%$.