Métodos de pesquisa científica: diferente entre os valores de p, tamanho do efeito e intervalo de confiança?

Agradeço a Deus por não ter ódio de outra pessoa, tendo mencionado que há repetidas vezes não gosto de coisas exatas que as pessoas fazem e estou certo de que alguns homens e mulheres consideram os meios iguais sobre mim.

O valor p é a probabilidade de se obter uma estatística de teste pelo menos tão extrema quanto a que foi realmente observada, supondo que a hipótese nula seja verdadeira.

O valor p não indica o tamanho ou a importância do efeito observado (compare com o tamanho do efeito). No entanto, os dois variam juntos - quanto maior o efeito, menor o tamanho da amostra será necessário para obter um valor p significativo.

Um tamanho de efeito é uma medida da força de um fenômeno (por exemplo, a relação entre duas variáveis ​​em uma população estatística) ou uma estimativa com base em amostra dessa quantidade. Um tamanho de efeito calculado a partir dos dados é uma estatística descritiva que transmite a magnitude estimada de uma relação sem fazer qualquer afirmação sobre se a relação aparente nos dados reflete uma relação verdadeira na população. Dessa forma, os tamanhos dos efeitos complementam as estatísticas inferenciais, como os valores p. Entre outros usos, as medidas de tamanho do efeito desempenham um papel importante em estudos de meta-análise que resumem os resultados de uma área específica de pesquisa e em análises estatísticas de poder.

Aqui está um exemplo prático que explica como o valor p e o tamanho do efeito diferem em como você interpreta a força de um FENÔMENO, em oposição à força de seu EFEITO:

Oi,

Eu continuo encontrando valores de p, tamanhos de efeito e intervalos de confiança em artigos de periódicos e quero comentá-los para pontos de avaliação, mas não os entendo totalmente, então seria ótimo se eu pudesse obter alguns esclarecimentos.

Os valores de P que compreendo mostram se a questão de pesquisa em questão é significativa ou não.

No entanto, tive a impressão de que os intervalos de confiança eram iguais aos valores de p, mas, de acordo com algumas leituras recentes, parece que esse não é o caso. Qual é a diferença entre os dois?

Tamanhos de efeito - novamente, tenho uma compreensão aproximada disso, mas não está claro. Se você não tiver um tamanho de efeito forte o suficiente, acredito que você poderia obter um erro do tipo II e reduzi-lo aumentando a amostra, mas não entendo por que isso ocorre. Mais uma vez, o termo que entendo é relevante para isso, que acredito ser apresentado por beta, mas meu entendimento do tamanho efetivo é bastante limitado, independentemente do "por que" funciona assim.

Obrigado antecipadamente pela ajuda