A compreensão do significado de p é fundamental para entender e interpretar testes estatísticos.

Em termos simples, todos os ensaios clínicos começam com a hipótese nula de que os tratamentos são equivalentes. Se os resultados do ensaio indicam que os resultados são diferentes, então um teste estatístico é realizado para verificar se a diferença é devida ao acaso. Se o acaso não for uma explicação provável para a diferença, a hipótese nula de que os tratamentos são equivalentes é rejeitada.

O valor de p representa a probabilidade de que uma diferença tão grande quanto a observada pode ser devida ao acaso e de que os tratamentos são na verdade equivalentes.

O erro de acreditar que existe uma diferença entre os tratamentos, quando na verdade essa diferença não existe e as diferenças observadas são devidas ao acaso, é chamado de erro tipo I ou erro alfa.

A afirmação “a diferença foi estatisticamente significativa (p= 0,05)” significa que a probabilidade de que uma diferença tão grande quanto a observada seja devida ao acaso é de 1 em 20 e que o autor aceita esse nível de probabilidade como suficientemente improvável e por isso rejeita a hipótese nula de que os tratamentos são equivalentes. Inversamente, a frase “a diferença não foi estatisticamente significativa (p=0,10)” significa que a probabilidade de que uma diferença tão grande quanto a observada seja devida ao acaso é de 1 em 10 e que o autor não considera esse nível de probabilidade como suficientemente improvável para rejeitar a hipótese nula de que os tratamentos são equivalentes.

É importante lembrar que “não significativo” indica que uma diferença não foi provada; não significa que não exista diferença. A aceitação de um nível de significância de 0,05 como o limite para rejeitar a hipótese nula é uma tradição baseada em padrões de controle de qualidade e não é uma verdade absoluta.

Os autores devem indicar os testes estatísticos que foram utilizados para comparar os resultados. Dizer apenas que a diferença foi estatisticamente significativa (p < 0,050) não constitui uma descrição adequada da estatística utilizada.

Fonte: BRASIL-NETO, JOAQUIM. Análise Crítica da Pesquisa Clínica. 1. ed. Brasília-DF: Clube de Autores, 2022. v. 1 Também disponível como E-book