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A estimativa do tamanho de efeito significa o impacto que o fator em estudo tem no desfecho. Também pode ser chamada de força da associação. Quanto maior é o tamanho de efeito (ou maior é a força da associação), mais impacto o fator em estudo tem no desfecho. O tamanho de efeito pode ser o risco relativo, odds ratio, coeficiente B da regressão linear, coeficiente de correlação (de Spearman, de Pearson), d de Cohen, entre outros. Esses dados costumam ser descritos em termos do ponto médio, seguido do intervalo de confiança (normalmente descrito entre parênteses). O intervalo de confiança é uma medida de variabilidade aceita estatisticamente para aquele ponto médio. Veja a seguir as principais medidas de tamanho de efeito, seus significados e interpretações:
Na interpretação das medidas de tamanho de efeito, o valor de P significa a probabilidade de um tamanho de efeito igual ou maior ao medido na amostra ter sido encontrado de maneira aleatória, caso não haja diferença entre os grupos (hipótese de nulidade). Portanto, você pode perceber que a interpretação é complexa. Para facilitar, grosseiramente falando, ele é uma estimativa de o quanto os resultados obtidos se devem a erro amostral (ou acaso). Convencionalmente, valores de P < 0,05 são considerados estatisticamente significativos, pois estimariam uma probabilidade muito baixa de erro amostral.
Fonte: CAPÍTULO 10 – ANÁLISE CRÍTICA II: ERROS ALEATÓRIOS (ANÁLISE ESTATÍSTICA); LIVRO: Tudo o que você precisa saber para ler e apresentar artigos científicos – André Azeredo e Lucas Primo – EBM Academy 2020
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