Medidas de efeito e diferença mínima importante
Significância estatística × relevância clínica.
Metodologia Científica e Bioestatística · 8 min de leitura no app · atualizado em 20/08/2026
Resumo em 5 pontos
- 1Significância estatística (valor de p) indica se o achado é improvável por acaso, não seu tamanho.
- 2Medidas de efeito, como d de Cohen, risco relativo, odds ratio e NNT, quantificam a magnitude real da diferença.
- 3MCID é a menor mudança que o paciente percebe como benéfica, estimada por métodos de âncora ou de distribuição.
- 4MCID e MDC respondem perguntas diferentes: uma é sobre importância, a outra é sobre erro de medida.
- 5Leitura crítica combina valor de p, tamanho de efeito com intervalo de confiança e MCID antes de mudar a conduta clínica.
O que cai na prova
- p mede acaso, não tamanho: p menor que 0,05 diz que a diferença provavelmente não é acaso, não diz se ela é grande ou pequena.
- MCID: menor diferença que o próprio paciente percebe como benéfica, é centrada na perspectiva dele, não só na estatística.
- MCID é diferente de MDC: MDC mede se a mudança supera o erro do instrumento, MCID mede se ela importa para o paciente.
- Intervalo de confiança cruzando a MCID: sinal de que o efeito real pode ser trivial ou importante, não dá para afirmar relevância com certeza.
- Amostra grande engana: com N grande, diferenças irrelevantes viram estatisticamente significativas; com N pequeno, efeitos reais podem não aparecer como significativos.
Começo do resumo
Significância estatística não é relevância clínica
O valor de p responde a uma pergunta específica: qual a probabilidade de observar essa diferença, ou uma diferença maior, se, na realidade, não existisse diferença nenhuma entre os grupos comparados. Ele fala sobre acaso, não sobre tamanho do efeito.
Um resultado pode ser estatisticamente significativo e, ao mesmo tempo, irrelevante na prática clínica. Isso acontece porque o valor de p é extremamente sensível ao tamanho da amostra, não só à magnitude real da diferença entre os grupos.
- Amostra grande: diferenças mínimas, sem nenhum impacto perceptível para o paciente, tornam-se estatisticamente significativas.
- Amostra pequena: diferenças grandes e potencialmente importantes podem não atingir significância estatística, mesmo sendo reais.
O resumo completo, com quiz no fim, está no app no Plus.
O que tem no resumo completo
- Significância estatística não é relevância clínica
- Medidas de efeito: quantificando o tamanho da diferença
- Diferença mínima importante (MCID): o que conta para o paciente
- MCID x MDC: dois limiares que não são a mesma coisa
- Na prática: lendo um artigo com as duas lentes