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SEMINÁRIO

RAFAEL BEZERRA

TESTES ESTATÍSTICOS


Qual o tamanho necessário para definir a amostra do meu estudo?

Quais os testes estatísticos preciso utilizar para trabalhar com meu banco de dados?


“Estatística é um ramo da matemática que trata da coleta, da análise, da interpretação e da apresentação de massas de dados numéricos.” (dicionário da lingua portuguesa

Houssais)

ANÁLISE BÁSICA DE ESTUDOS CIENTÍFICOS

QUESTÕES IMPORTANTES NA ANÁLISE DE UM ESTUDO CIENTÍFICO

1. Em que medida ocorre a doença X?

2. Na presença de que condições/fatores a doença X se manifesta?

3. Qual a chance de que a associação entre a doença X e o Fator Y se deva ao acaso?






Medidas de ocorrência


MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL

Visam condensar em um único valor o conjunto de dados observados. As mais usadas são:

Moda: valor que aparece mais freqüentemente em um conjunto de dados.

Média: soma dos valores dividido pelo número total da amostra

Mediana: valor do meio de uma seqüência ordenada de dados, dividindo um conjunto ordenado de dados em duas partes iguais. Traduz o ponto de coorte onde estão 50% das ocorrências.







Medidas de associação


CÁLCULOS MATEMÁTICOSIncidência = nº de casos novos / população com riscoRR = Ie / IneRA = Ie – IneRAP = In – IneRAP% = (In – Ine) / InOR = (a x d) / (b x c)







Medidas de associação


OBJETIVO O papel do teste estatístico é tentar descartar o acaso como

possível explicação para o resultado observado. Logo, todo teste estatístico tem como resultado um número

que sinaliza a probabilidade da associação entre a exposição e o desfecho ter ocorrido por acaso.

Para a interpretação correta desta probabilidade, é fundamental considerar a hipótese formulada.


TIPOS DE HIPÓTESE Hipótese nula ou Ho: trata-se da afirmação que coloca que

não existe associação entre a exposição e o desfecho estudados.




Incidência dos expostos = incidência dos não expostos (RR = 1)




Hipótese alternativa (H1 ou Ha): diz que há alguma associação entre a exposição e o desfecho estudados.





Hipótese alternativa (H1 ou Ha): diz que há alguma associação entre a exposição e o desfecho estudados.


Incidência dos expostos ≠ incidência dos não expostos (RR ≠ 1)


ERRO ALEATÓRIO Significa uma variação randômica, indeterminada, resultado

da dispersão inerente de qualquer medida. É a contribuição do acaso que interfere tanto nas observações

de doentes e não doentes/expostos ou não expostos.





COMO EXPRESSAR OS ERROS ALEATÓRIOS?

Valor de “p” Intervalo de confiança (IC)






O valor de “p” é a probabilidade de que qualquer desfecho pode ter ocorrido por acaso, isto é, Ho é verdadeira.






De forma arbitrária, habitualmente defini-se um valor de “p” menor do que 1 em 20 como estatisticamente significativo.






P < 0,05






Medidas de associação com p ≤ 0,05 mostram que as chances de associação entre a exposição e o desfecho terem ocorrido por acaso são menores do que 5% ( rejeita Ho e confirma Há).


VALOR DE “p” O valor de “p” é a probabilidade de que qualquer desfecho

pode ter ocorrido por acaso, isto é, Ho é verdadeira. De forma arbitrária, habitualmente defini-se um valor de “p”

menor do que 1 em 20 como estatisticamente significativo. P < 0,05 Medidas de associação com p ≤ 0,05 mostram que as chances

de associação entre a exposição e o desfecho terem ocorrido por acaso são menores do que 5% ( rejeita Ho e confirma Ha).


ATENÇÃO!!!!!! Medidas de associação com p ≥ 0,05 mostram que as chances

da associação entre exposição e desfecho terem ocorrido por acaso são maiores do que 5% (sugerindo que a Ho possa ser verdadeira)

PORTANTO Dizemos que há significância estatística quando o valor de

“p” é menor do que o nível de significância adotado.


ATENÇÃO!!!!!! Medidas de associação com p ≥ 0,05 mostram que as chances

da associação entre exposição e desfecho terem ocorrido por acaso são maiores do que 5% (sugerindo que a Ho possa ser verdadeira)

PORTANTO Dizemos que há significância estatística quando o valor de

“p” é menor do que o nível de significância adotado.

P < 0,05






Valor de “p” Intervalo de confiança (IC)






O intervalo de confiança quantifica a incerteza na mensuração, pois permite a avaliação direta da faixa de valores possíveis para uma estimativa.






Habitualmente expresso como intervalo de confiança de 95% (IC95%) expressa a variação de valores no qual nós podemos ter 95% de certeza de que o valor verdadeiro para a população como um todo está incluído.






Pode ser feita uma analogia com a margem de erro das pesquisas populacionais feitas pelo IBOPE.


INTERVALO DE CONFIANÇA O intervalo de confiança quantifica a incerteza na

mensuração, pois permite a avaliação direta da faixa de valores possíveis para uma estimativa.

Habitualmente expresso como intervalo de confiança de 95% (IC95%) expressa a variação de valores no qual nós podemos ter 95% de certeza de que o valor verdadeiro para a população como um todo está incluído.

Pode ser feita uma analogia com a margem de erro das pesquisas populacionais feitas pelo IBOPE.


INTERVALO DE CONFIANÇA O IC95% fornece a mesma informação obtida com o valor de

“p”. Caso o IC inclua o valor 1 significa que há chance da Ho ser verdadeira, ou seja, há possibilidade da associação entre a exposição e o desfecho ter ocorrido por acaso.

Quando dizemos que o IC95% não inclui a unidade, corresponde a dizer que o p < 0,05.


INTERVALO DE CONFIANÇA Um IC95% “estreito” (IC95% = 2,0 – 2,5) é obtido

geralmente em amostras grandes, mostrando maior confiança e precisão.

Um IC95% “amplo” (IC95% = 1,5 – 5,7) sugere menor precisão, decorrente de uma amostra possivelmente pequena para avaliar a associação em estudo.


1. Teste T: teste estatístico usado para variáveis contínuas, cujo objetivo é testar hipóteses que envolvem duas médias.


VARIÁVEIS QUANTITATIVAS OU NUMÉRICASV. Discretas: representam contagens ou números inteiros.

Nestes casos, os números não são apenas rótulos, pois expressam realmente quantidades. Assim, ordenação e magnitudes são importantes.

Ex.: número de partos.V. contínuas: medidas numa escala contínua. Inclui números

inteiros e frações.

Ex.: peso, glicemia.


1. Teste T: teste estatístico usado para variáveis contínuas, cujo objetivo é testar hipóteses que envolvem duas médias.

2. Teste Z: teste estatístico cujo objetivo é testar a igualdade entre uma média conhecida (numa população) e uma média calculada pelo pesquisador (numa amostra).

3. ANOVA: técnica estatística cujo objetivo é testar a igualdade entre três ou mais médias.

4. Teste Qui-quadrado (c2): analisa tabelas cujas variáveis são dicotômicas

5. Índice Kappa: é usado quando comparamos os achados clínicos entre 2 profissionais ou a interpretação de testes diagnósticos por diferentes profissionais e precisamos saber se houve concordância de resultados por “mero acaso” ou não.

TESTES ESTATÍSTICOS Quando se pretende analisar um fenômeno em relação a um

período de tempo, isto é, ao tempo transcorrido entre um evento inicial (ex.: data do diagnóstico) e um evento final (ex.: óbito) usam-se técnicas estatísticas que analisam estudos de prognóstico.

TESTES ESTATÍSTICOS STATA: software desenvolvido para exploração e manipulação

de dados, utilizando modelos gráficos e estatísticos. SPSS: o software SPSS ( Statistical Package for the Social

Sciences) permite realizar cálculos estatísticos complexos, visualizar resultados. É um dos programas de análise estatística mais usados nas ciências sociais; é também usado por pesquisadores de mercado, na pesquisa relacionada com a saúde, no governo, na educação e outros setores.

Epi Info: trata-se de um conjunto de programas de domínio público, produzidos pelo CDC. É útil para a construção de questionários e edição de texto, construção do banco de dados e manejo dos mesmos, análise estatística e epidemiológica de dados, construção de índices antropométricos, cálculo de tamanho de amostra, sorteio de números aleatórios, entre outros recursos.

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