E estatísticos do mais alto gabarito falham em concordar sobre uma definição (definição de p-valor). Bayesianos argumentam (corretamente, em minha opinião, mas ela aqui certamente pouco vale) que o p-valor é uma probabilidade condicional, enquanto que os frequentistas negam que é uma probabilidade condicional.
Até o momento desse post são 134 comentários no blog do Gelman! Vale a pena ler também o texto do (frequentista) Larry Wasserman e os comentários.
Marcel K.
Manoel Galdino
Blog Pra falar de coisas 
Manoel Galdino,
Eu estou na discussão desse tema no blog do Andrew e do Larry. Certamente o p-valor não é uma probabilidade condicional em espaços gerais. Esse é uma viés Bayesiano de querer ver tudo como se fosse espaços probabilísticos. Existem outras formas de modelar a incerteza e os modelos clássicos as utilizam implicitamente.
Um abraço,
Alexandre.
É, eu vi seus comentários. Eu realmente não consigo entender a diferença substantiva entre tratar uma quantidade como fixa e dizer que eu condicionei a essa quantidade. Mas como não sou um estatístico, reconheço que não sou a pessoa mais adequada para julgar quem está certo nessa controvérsia. O que eu achei mais interessante é que algo tão básico quanto um p-valor enseje tanta controvérsia entre experts. O que significa, pra mim, que é algo realmente difícil de entender…
abraço
Manoel
Se há diferentes conceitos de probabilidade, parece-me natural que haja discordância sobre o significado do p-valor. Claro que há toneladas de literatura sobre o assunto, mas, como não especialista no tema, penso que uma das melhores e instigantes apresentações que encontrei foi em http://plato.stanford.edu/entries/probability-interpret/
Abraço,
Jorge