Como podemos caracterizar a significância prática?

Passo 1

O enunciado pergunta “Como podemos caracterizar a significância prática?”. Isso cai no conteúdo de Estatística Inferencial, em especial na distinção entre significância estatística (p-valor) e relevância ou magnitude real do efeito. Para resolver precisamos entender o que é significância prática e quais são as ferramentas padrão para quantificá-la.

Passo 2

A significância prática é a avaliação do tamanho ou importância real de um efeito observado, não apenas a evidência contra a hipótese nula. Em vez de olhar só para p, que depende de tamanho de amostra, focamos em quão grande o efeito é ou quanto ele muda algo no mundo real.

Passo 3

Para medir a magnitude do efeito usamos medidas conhecidas como tamanhos de efeito. Exemplos comuns:
  • Cohen’s d, para compara\c{c}~ao de duas m’edias, definido por
d = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{s_{\text{pooled}}}.
  • -coeficiente de correla\c{c}~ao r, que indica for\c{c}a de associa\c{c}~ao linear.
  • Eta quadrado \eta^2, para ANOVA, que mostra propor\c{c}~ao de vari^ancia explicada.
  • Diferen\c{c}a de riscos ou odds ratio, em estudos de propor\c{c}~ao ou casos e controles.

Passo 4

Cada medida tem pontos de corte sugeridos (mas o contexto manda):
d \approx 0{,}2\\ (\text{pequeno}),\quad d\approx 0{,}5\\ (\text{médio}),\quad d\approx 0{,}8\\ (\text{grande}).é
Para correlação, valores próximos de 0{,}1, 0{,}3 e 0{,}5 costumam ser tomados como fraca, moderada e forte, respectivamente. Porém, essas regras genéricas devem ser adaptadas ao domínio: em medicina, a diferença clinicamente mínima relevante ( \text{MCID}) pode ser o critério prático.

Passo 5

Além do tamanho de efeito, consideramos fatores qualitativos: custo-benefício, riscos, facilidade de implementação e opinião de stakeholders. Por exemplo, um aumento médio de 0{,}1 ponto no QI pode ser estatisticamente significativo, mas talvez não traduza melhora prática em desempenho escolar.

Resposta

A signific^ancia pr’atica se caracteriza pela magnitude do efeito, avaliada por tamanhos de efeito (como Cohen’s d, r, \eta^2 ou diferen\c{c}a de riscos), interpretados segundo benchmarks gerais ou crit’erios espec’ificos de cada 'area (por exemplo, MCID), e complementados pela an’alise de custos, riscos e impacto real sobre decis~oes ou pol’iticas.

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