Resposta:
Na verdade, houve um erro na interpretação do p-valor. Vamos revisar o conceito e a interpretação correta:
O p-valor é a probabilidade de observar um resultado tão extremo (ou mais extremo) do que o obtido no estudo, assumindo que a hipótese nula (H0) é verdadeira. Em outras palavras, o p-valor nos ajuda a determinar se os resultados observados são consistentes com a hipótese nula.
- **Hipótese nula (H0)**: A proporção de mortes entre os que receberam a vacina X é igual à proporção de mortes entre os que receberam o placebo.
- **Hipótese alternativa (H1)**: A proporção de mortes entre os que receberam a vacina X é diferente da proporção de mortes entre os que receberam o placebo.
Se o p-valor é menor ou igual ao nível de significância (α), rejeitamos a hipótese nula em favor da hipótese alternativa. Caso contrário, não rejeitamos a hipótese nula.
No seu caso, foi obtido um p-valor de 0,20, e o nível de significância (α) é 0,05.
Como \( p = 0,20 \) é maior do que \( \alpha = 0,05 \), não temos evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula. Portanto, o resultado **não é estatisticamente significativo**. A interpretação correta é que não podemos rejeitar a hipótese nula com base nos dados observados.
Em resumo:
- O p-valor (0,20) é maior que o nível de significância (0,05).
- O resultado não é estatisticamente significativo.
- Não rejeitamos a hipótese nula (H0).
Portanto, a afirmação de que o resultado é considerado estatisticamente significativo e a hipótese nula deve ser rejeitada está incorreta. A conclusão correta é que, com base no p-valor obtido, não há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula.
