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O p-Hacking tem sido identificado como uma das principais ameaças à credibilidade e à replicabilidade da investigação científica. De forma simplificada, p-Hacking consiste em ‘torturar os dados’ durante tempo suficiente e de forma criativa até que eles confessem algo, nomeadamente, até que o valor p seja inferiror a 0.05.
A demanda pelo estatisticamente significativo (p < 0.05) leva a que se faça de tudo um pouco para obter esse resultado. Existem diversas abordagens (e.g. a exclusão de outliers univariados e/ou multivariados, a seleção de V.I. através de modelos stepwise hierárquicos, a remoção estratégica de V.I. em modelos múltiplos) e são todas legítimas, de um ponto de vista estritamente analítico, para obter resultados cujo valor p seja < 0.05.
A validade das conclusões obtidas por esses métodos é que é questionável, de um ponto de vista científico, uma vez que existe uma forte possibilidade de se tratarem de falsos positivos. Dito de outra forma, meros artefactos estatísticos.
A pré-especificação analítica nos protocolos de investigação submetidos às comissões de ética poderá ajudar a conter o enviesamento devido ao p-Hacking e contribuir para o seu estudo.
Munafo et al, 2017
