Onde estamos?
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Onde estamos?
DADOS E ESTATÍSTICA
VARIÁVEL
CATEGÓRICA(qualitativa)
NUMÉRICA(quantitativa)
Nominal Ordinal Discreta Continua
-----------------------------------------------São representados por porcentagem
--------------------------------------------------São representados por média±desvioPadrão ou mediana (intervalo entreQuartis), etc
Medidas de Tendência Central e Distribuições de Freqüências
Distribuição SimétricaDistribuição Simétrica
Média, mediana e modaMédia, mediana e moda
Distribuição comDistribuição comAssimetria NegativaAssimetria Negativa
modamoda
medianamediana
médiamédia
Distribuição comDistribuição comAssimetria PositivaAssimetria Positiva
médiamédia
medianamediana
modamoda
Aderência à Distribuição Normal ou de GaussAderência à Distribuição Normal ou de Gauss
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1488$2,516.58$994.59
,019,019-,010,750,627
NMeanStd. Deviation
Normal Parametersa,b
AbsolutePositiveNegative
Most ExtremeDifferences
Kolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)
Revenue
Test distribution is Normal.a.
Calculated from data.b.
O Teste de Kolmogorov-Smirnov compara um distribuição cumulativa observada (DO) com uma distribuição teórica normal (DN).
“Absolute” indica a diferença entre a DO e a DN.
Valores elevados na significância (>0,05) indicam que a DO corresponde à DN.
DADOS E ESTATÍSTICA
VARIÁVEL
CATEGÓRICA(qualitativa)
NUMÉRICA(quantitativa)
Nominal Ordinal Discreta Continua
-----------------------------------------------São representados por porcentagem
--------------------------------------------------Distribuição Normal -média±desvioPadrãoDo contrário - mediana (intervalo entreQuartis), etc
Aplicação Prática até agora• INTRODUÇÃO• MATERIAL E MÉTODOS
Análise estatística – Os dados numéricos serão apresentados em média ± desvio padrão ou mediana com intervalo entre quartis quando apropriado e os dados categóricos em porcentagem.
• RESULTADOSForam estudados x pacientes, sendo tantos % do sexo masculino, tantos % hipertensos, etc.
Cálculo de tamanho de amostra
Cristiane BitencourtPós Graduação HSPE
Preocupações com a pesquisa
• Viés
• Acaso
Preocupações com a pesquisa
• Viés – É qualquer tendência na coleta, análise, interpretação, publicação ou revisão de dados que leve a conclusões que sejam sistematicamente diferentes da verdade.
• Acaso
• Viés em Observação clínica1- Viés de seleção – ocorre quando são feitas
comparações entre grupos de pacientes que diferem em outros determinantes de desfecho, além do que está sendo estudado.
EX:
Preocupações com a pesquisa
• Viés em Observação clínica1- Viés de seleção2- Viés de aferição- ocorre quando os métodos
de aferição são diferentes entre grupos de pacientes.
EX:
Preocupações com a pesquisa
• Viés em Observação clínica1- Viés de seleção2- Viés de aferição3- Viés de confusão- ocorre quando dois fatores
estão associados e o efeito de um se confunde com ou é distorcido pelo efeito do outro.
EX:
Preocupações com a pesquisa
Preocupações com a pesquisa
• Viés
• Acaso – as observações sobre as doenças são normalmente feitas sobre uma amostra de paciente, uma vez que não é possível estudar todos os pacientes que sofrem da doença em questão. O acaso pode ocorrer do erro da obtenção da amostra.
Tamanho da amostra
• O número de pacientes não pode ser pequeno – acaso e falta de poder
• O número não pode ser grande demais – demanda tempo e recursos desnecessários.
• Amostra de conveniência – determino o tamanho da minha amostra estudando todos os casos de um único centro ou os casos que apareceram em um dado período estabelecido.
• É bem válido para doenças pouco frequentesEX:
Tamanho da amostra
• Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas:
1- Teste de Hipóteses2- Nível de significância3-Erros no teste de hipótese4- Poder5- Diferença Padronizada
Tamanho da amostra
• Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas:
1- Teste de Hipóteses2- Nível de significância3- Erros no teste de hipótese4- Poder5- Diferença Padronizada
Tamanho da amostra
Hipótese de Nulidade (H0). É uma hipótese de que não há diferença.
Se é rejeitada pode-se aceitar a hipótese alternativa (H1).
Se a intenção é rejeitar H0 em favor de H1 - a probabilidade que isso ocorra é simbolizada por p.
E tal probabilidade é chamada de nível de significância.
Nessa situação rejeita-se H0 e se aceita H1.
Usualmente se adota 0,05 e 0,01.
p é a probabilidade de rejeitar falsamente H0.
Aplicação Prática até agora• INTRODUÇÃO• MATERIAL E MÉTODOS
Análise estatística – Os dados numéricos serão apresentados em média ± desvio padrão ou mediana com intervalo entre quartis quando apropriado e os dados categóricos em porcentagem. Na comparação entre grupos o nível de significância será considerado quando p<0.05.
• RESULTADOSForam estudados x pacientes, sendo tantos % do sexo masculino, tantos % hipertensos, etc.
• Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas:
1- Teste de Hipóteses2- Nível de significância3- Erros no teste de hipótese4- Poder5- Diferença Padronizada
Tamanho da amostra
NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA – Nível de corte abaixo do qual rejeitamos a hipótese de nulidade.
Tamanho da amostra
• Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas:
1- Teste de Hipóteses2- Nível de significância3- Erros no teste de hipótese4- Poder5- Diferença Padronizada
Tamanho da amostra
Tipos de Erro•Como a aceitação dos resultados está ligada ao valor
adotado de p, deve-se indicar qual ele é para que um leitor possa concordar ou discordar da rejeição da H0.•Há dois tipos de erros cometidos ao formularmos uma
decisão sobre H0:•Erro do tipo I, que consiste em rejeitar H0, quando ela é
verdadeira•Erro do tipo II, que consiste em aceitar H0, quando ela é
falsa.•Probabilidade associada ao erro do tipo I: p(erro tipo I)
= . Quanto maior for , mais provável será rejeitar H0 falsamente.•Probabilidade associada ao erro do tipo II: p(erro tipo
II) = .
Erros
Rejeitar H0Rejeitar H0 Aceitar H0Aceitar H0H0 H0 verdadeiraverdadeira
Erro Tipo I (Erro Tipo I ()) Sem ErroSem Erro
H0 falsaH0 falsa Sem ErroSem Erro Erro Tipo II Erro Tipo II (())Poder do teste = 1- = Probabilidade de rejeitar H0
quando ela é falsa
• Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas:
1- Teste de Hipóteses2- Nível de significância3- Erros no teste de hipótese4- Poder5- Diferença Padronizada
Tamanho da amostra
PODER- chance de detectar, como estatisticamente significante, um efeito especificado, se ele existir. Em geral, escolhemos um poder de, no mínimo, 80%.
Tamanho da amostra
PODER- O estudo ideal para o pesquisador é aquele em que o poder é alto.
Isto significa que o estudo tem uma grande chance de detectar uma diferença entre os grupos, se houver, conseqüentemente, se o estudo demonstra nenhuma diferença entre os grupos o pesquisador pode estar razoavelmente confiantes em concluir que não existe nenhum na realidade.
O poder de um estudo depende de vários fatores mas o poder como uma regra geral, mais elevada é conseguida através do aumento do tamanho da amostra.
Tamanho da amostra
• Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas:
1- Teste de Hipóteses2- Nível de significância3- Erros no teste de hipótese4- Poder5- Diferença Padronizada
Tamanho da amostra
DIFERENÇA PADRONIZADA- razão entre menor diferença clinicamente importante entre as médias dos grupos pelo desvio padrão das observações.
= diferença alvo desvio padrão
Tamanho da amostra
= diferença alvo desvio padrão
Para saber isso teremos que nos basear na literatura ou num estudo piloto.
EX:
Tamanho da amostra
= diferença alvo desvio padrão
EX: Num estudo sobre sepses um dos objetivos era avaliar a diferença de PAM entre um grupo que recebeu um cuidado padrão x grupo que recebeu cuidado x. No primeiro a PAM foi de 95 mmHg e no segundo foi de 81 mmHg. O desvio padrão foi 18 mmHg.
Tamanho da amostra
DIFERENÇA PADRONIZADA= diferença alvo = 95-81 desvio padrão 18
= 0.77
EX: Num estudo sobre sepses um dos objetivos era avaliar a diferença de PAM entre um grupo que recebeu um cuidado padrão x grupo que recebeu cuidado x. No primeiro a PAM foi de 95 mmHg e no segundo foi de 81 mmHg. O desvio padrão foi 18 mmHg.
Tamanho da amostra
• Normograma de AltmanPoder
Diferença padronizada
• Normograma de AltmanPoder
• Normograma de AltmanPoder
Diferença padronizada
Normograma de AltmanPoder
Diferença padronizada
• O Valor que dá é da amostra total. Metade para cada grupo.
Normograma de Altman
• Fórmula Rápida- Fórmula de Lehr
21______(diferença padronizada)2
Tamanho da amostra
• Fórmula Rápida- Fórmula de Lehr
21______(diferença padronizada)2
= 21 = 21 = 35 – Essa fórmula é para cada grupo
(0.77)2 0.59
Tamanho da amostra
• EX2- estudo piloto entre não diabéticos mostrou que pacientes com esteatose hepática não alcoolica tem glicemia de jejum de 104 mg/dL e sem esteatose a glicemia é de 98, o desvio padrão em ambos foi igual a 11. Qual o tamanho da amostra?
Tamanho da amostra
• EX2- estudo piloto entre não diabéticos mostrou que pacientes com esteatose hepática não alcoolica tem glicemia de jejum de 104 mg/dL e sem esteatose a glicemia é de 98, o desvio padrão em ambos foi igual a 11. Qual o tamanho da amostra?
DIFERENÇA PADRONIZADA= diferença alvo = 104-98 desvio padrão 11
= 0.54
Tamanho da amostra
• Normograma de AltmanPoder
Diferença padronizada
• Fórmula Rápida- Fórmula de Lehr
21______(diferença padronizada)2
= 21 = 21 = 72 – Essa fórmula é para cada grupo
(0.54)2 0.29
Tamanho da amostra