Resultado nulo

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Em ciência, um resultado nulo é um resultado sem o conteúdo esperado: ou seja, o resultado proposto está ausente.[1] Trata-se de um resultado experimental que não apresenta um efeito esperado. Isto não implica um resultado de valor zero ou inexistente, mas sim um resultado que não apoia a hipótese.

Em teste de hipóteses estatísticas, um resultado nulo ocorre quando um resultado experimental não é significativamente diferente do esperado sob a hipótese nula; sua probabilidade (sob a hipótese nula) não excede o nível de significância, ou seja, o limite definido antes do teste para rejeição da hipótese nula. O nível de significância varia, mas escolhas comuns incluem 0,10, 0,05 e 0,01.[2] No entanto, um resultado não significativo não implica necessariamente que um efeito esteja ausente.[3][4][5][6]

Como exemplo em física, os resultados do experimento de Michelson-Morley foram deste tipo, pois não detectaram a velocidade esperada em relação ao postulado éter luminífero. Esta famosa falha na detecção, frequentemente chamada de resultado nulo, contribuiu para o desenvolvimento da relatividade especial . O experimento pareceu medir uma "deriva" diferente de zero, mas o valor era muito pequeno para explicar os resultados teoricamente esperados; geralmente acredita-se que esteja dentro do nível de ruído do experimento.[7]

Viés de publicação

Apesar da qualidade semelhante de execução e design,[8] os artigos com resultados estatisticamente significativos têm três vezes mais probabilidade de serem publicados do que aqueles com resultados nulos.[9] Isto motiva indevidamente os investigadores a manipular suas práticas para garantir resultados estatisticamente significativos, como por exemplo, através da dragagem de dados .[10]

Muitos fatores contribuem para o viés de publicação.[11] Por exemplo, quando uma descoberta científica já está bem estabelecida, pode se tornar relevante publicar estudos confiáveis que falhem em rejeitar a hipótese nula.[12] Mais comumente, os pesquisadores simplesmente se recusam a enviar os resultados, o que leva a um viés de não resposta . Os investigadores também podem assumir que cometeram um erro, descobrir que o resultado nulo não suporta uma descoberta conhecida, perder o interesse no tópico ou antecipar que outros não estarão interessados nos resultados nulos.[8]

Existem várias revistas científicas dedicadas à publicação de resultados negativos ou nulos, incluindo as seguintes:

  • Revista de Resultados Negativos em Biomedicina (extinta)
  • Jornal de resultados negativos farmacêuticos
  • Diário de perguntas não resolvidas

Embora não seja exclusivamente dedicado a resultados negativos, o BMC Research Notes também publica este tipo de estudo na forma de notas de pesquisa ou de dados.

Ver também

Referências

  1. Giunti, C.; et al. (1999). «New ordering principle for the classical statistical analysis of Poisson processes with background». Phys. Rev. D. 59 (5). 053001 páginas. Bibcode:1999PhRvD..59e3001G. arXiv:hep-ph/9808240Acessível livremente. doi:10.1103/PhysRevD.59.053001 
  2. Casella, George; Berger, Roger (2002). Statistical Inference 2nd ed. : Duxbury. 385 páginas. ISBN 0-534-24312-6 
  3. Lakens, Daniël (2017). «Equivalence Tests: A Practical Primer for t Tests, Correlations, and Meta-Analyses». Social Psychological and Personality Science (em inglês). 8 (4): 355–362. ISSN 1948-5506. PMC 5502906Acessível livremente. PMID 28736600. doi:10.1177/1948550617697177 
  4. Gross, Justin H. (2015). «Testing What Matters (If You Must Test at All): A Context-Driven Approach to Substantive and Statistical Significance». American Journal of Political Science (em inglês). 59 (3): 775–788. ISSN 0092-5853. doi:10.1111/ajps.12149 
  5. Hartman, Erin; Hidalgo, F. Daniel (2018). «An Equivalence Approach to Balance and Placebo Tests». American Journal of Political Science (em inglês). 62 (4): 1000–1013. ISSN 0092-5853. doi:10.1111/ajps.12387  |hdl-access= requer |hdl= (ajuda)
  6. Rainey, Carlisle (2014). «Arguing for a Negligible Effect». American Journal of Political Science (em inglês). 58 (4): 1083–1091. ISSN 0092-5853. doi:10.1111/ajps.12102 
  7. «Role of the Michelson-Morley experiments in making determinations about competing theories». Consultado em 17 de julho de 2003. Arquivado do original em 7 de novembro de 2012 
  8. a b Easterbrook, P. J.; Berlin, J. A.; Gopalan, R.; Matthews, D. R. (1991). «Publication bias in clinical research». Lancet. 337 (8746): 867–872. PMID 1672966. doi:10.1016/0140-6736(91)90201-YAcessível livremente  Erro de citação: Código <ref> inválido; o nome "Easterbrook" é definido mais de uma vez com conteúdos diferentes
  9. Dickersin, K.; Chan, S.; Chalmers, T. C.; et al. (1987). «Publication bias and clinical trials». Controlled Clinical Trials. 8 (4): 343–353. PMID 3442991. doi:10.1016/0197-2456(87)90155-3 
  10. Pearce, J; Derrick, B (2019). «Preliminary testing: The devil of statistics?». Reinvention: An International Journal of Undergraduate Research. 12 (2). doi:10.31273/reinvention.v12i2.339Acessível livremente 
  11. Chopra, Felix; Haaland, Ingar; Roth, Christopher; Stegmann, Andreas (2023). «The Null Result Penalty». The Economic Journal. 134 (657): 193–219. ISSN 0013-0133. doi:10.1093/ej/uead060 
  12. Luijendijk, HJ; Koolman, X (maio de 2012). «The incentive to publish negative studies: how beta-blockers and depression got stuck in the publication cycle.». J Clin Epidemiol. 65 (5): 488–92. PMID 22342262. doi:10.1016/j.jclinepi.2011.06.022