Muitos artigos de ensaios clínicos randomizados (ECR) relatam testes de significância nos parâmetros de linha de base imediatamente após / antes da randomização para mostrar que os grupos são realmente similares. Isso geralmente faz parte de uma tabela "características da linha de base". No entanto, testes de significância medem a probabilidade de obter a diferença observada (ou mais forte) por acaso, não são? E se o teste for significativo, concluímos que há uma diferença verdadeira, porque uma diferença aleatória dessa extensão seria improvável . Um teste de significância faz algum sentido após a randomização quando sabemos que qualquer diferença deve ser devida ao acaso ?
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Respostas:
Um teste de hipótese seria sem sentido, mas um teste de significância pode ser útil.
O teste de hipótese estaria testando uma hipótese nula que já é conhecida como verdadeira, como sua pergunta deixa claro. É tolice aplicar um teste estatístico a qualquer hipótese que tenha um valor de verdade já conhecido por meio de informações completamente confiáveis.
Um teste de significância fornece um valor P que, novamente, como você já disse, indica a probabilidade de obter dados como extremos ou extremos, dada a hipótese nula. No entanto, parece-me que esse valor de P pode ser interpretado de uma maneira que equivale a uma resposta à pergunta "Quantas vezes posso esperar ver uma diferença nos valores da linha de base tão grandes quanto desta vez ou maiores?" A resposta pode ser útil, mesmo que não seja clara para que finalidade.
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