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O p-valor além do 0,05

João Muzzi, Ph.D · Seminários da Pós-Graduação em Parasitologia, Patologia e Microbiologia – UFPR · Outubro de 2026 · 50 minutos, em formato de discussão

O p-valor é a métrica mais usada para decidir se um resultado "funciona", e o limiar de 0,05 costuma ser tratado como uma fronteira natural. Nesta palestra mostramos que o p-valor é um reflexo da distribuição dos dados e das escolhas de quem analisa, e que por isso pode enganar quando lido sozinho.

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Estimativas de 29 equipes que analisaram o mesmo conjunto de dados sobre cartões vermelhos no futebol — 29 equipes analisaram os mesmos dados e chegaram a 29 estimativas diferentes. Dados de Silberzahn et al. (2018), *Adv Methods Pract Psychol Sci* 1(3):337–356; figura adaptada de "Science Isn't Broken" (FiveThirtyEight, 2015).

O que discutimos

O que o p-valor é, e as interpretações equivocadas mais comuns.
A origem do 0,05, a escala de evidência e limiares adequados a cada contexto, de estudos exploratórios à genômica.
O p-valor como função do tamanho amostral: diferenças irrelevantes ficam "significativas" com n grande, e efeitos grandes passam despercebidos com n pequeno.
Erros tipo I e II e poder estatístico: por que um p > 0,05 em um estudo com pouco poder é inconclusivo, e não negativo.
Comparações múltiplas, do salmão morto na ressonância às correlações espúrias.
Meta-análise: quando estudos fracos se somam e quando a síntese engana.
Flexibilidade analítica: mesmos dados, resultados diferentes.
As recomendações da American Statistical Association (2016) e boas práticas para relatar resultados.

Reprodutibilidade

Todas as simulações da apresentação podem ser reproduzidas: cada slide traz o código R correspondente.