Ética e ciência a estatística como critério na regulação ética da pesquisa experimental j....

Ética e Ciência

A estatística como critério na regulação ética da pesquisa

experimentalJ. Landeira-Fernandez

PUC-Rio & UNESA

Introdução

Métodos distintos para a coleta de dados

Estudos de Caso

Estudos Correlacionais

Estudos Experimentais

O desenvolvimento do conhecimento

científico envolve coleta de dados

Método Experimental

Busca descobrir relações de causa e efeito

Droga

Variável Independente

VariávelDependente

Comportamento

VI VD

Método Experimental

O emprego do método experimental

envolve a manipulação da VI.

Problemas Éticos

A Lógica do Método Experimental

Necessidade de pelo menos dois grupos

Uma mesmapopulação

Grupo experimental

Grupo controle

Resultado

Resultado

Os sujeitos são escolhidos

aleatoriamente

VI

X

VD GE

Comparar resultados

VD GC

A Lógica do Método Experimental

Necessidade de um teste estatístico para verificar se existe uma diferença significativa entre os grupos

Resultado

Resultado

Comparar resultados Teste t- student

P < 0,05VI

VIX P > 0,05

Conclusão: a VI não causa a VD. O experimento não

funcionou....

Conclusão: a VI causa a VD. O experimento funcionou !!!VD GE

VD GC

Célula 2

Célula 3 Célula 4

Célula 1

Condição Real

Relação entre VI e VD é VERDADEIRA

Relação entre VI e VD é FALSA

Relação entre VI e VD é FALSA, aceita-se a

hipótese nula- P > 0,05

Relação entre VI e VD é VERDADEIRA, rejeita-sea hipótese nula- P < 0,05T

este

Est

atís

tico

A Estatística Inferencial

ACERTO! a hipótese deque a VI causa a VD é

FALSA

ACERTO! a hipótese deque a VI causa a VD é

VERDADEIRA

ERRO DO TIPO IInfere que a relação é

verdadeira, mas é falsa

ERRO DO TIPO IIInfere que a relação é

falsa, mas é verdadeira

Como ocorre o processo de decisão

Intervalo de Confiança(1-) = 95%

ERRO DO TIPO II

Falso negativo:

Verdadeiro Positivo

(1-): Poder EstatísticoERRO DO TIPO I

Falso positivo: p-value p = 0,05 ou 5%

Condição Real

Relação entre VI e VD é VERDADEIRA

Relação entre VI e VD é FALSA

Relação entre VI e VD é FALSA,

Aceita-se a hipótese nula

Relação entre VI e VD é VERDADEIRA,

Rejeita-se a hipótese nulaTes

te E

stat

ísti

co

A Estatística Inferencial

Como ocorre o processo de decisão

Exemplo de um falso positivo- Alfa

O estudo conclui que uma determinada droga altera um certo comportamento mas essa conclusão não é verdadeira

Um exame de gravidez dá positivo mas na verdade a mulher não está grávida

Exemplo de um falso negativo - Beta

O estudo conclui que uma determinada droga não altera um certo comportamento mas essa conclusão não é verdadeira

Um exame de gravidez dá negativo mas na verdade a mulher está grávida

Intervalo de Confiança(1-) = 95%

ERRO DO TIPO II

Falso negativo:

Verdadeiro Positivo

(1-): Poder EstatísticoERRO DO TIPO I

Falso positivo: p-valuep = 0,05 ou 5%

Condição Real

Relação entre VI e VD éVERDADEIRA

Relação entre VI e VD éFALSA

Relação entre VI e VD éFALSA,

Aceita-se a hipótese nula

Relação entre VI e VD éVERDADEIRA,

Rejeita-se a hipótese nulaTes

te E

stat

ísti

co

A Estatística Inferencial

Como ocorre o processo de decisão

O valor de p indica a significância do teste. Ele é função de dois fatores: a magnitude do efeito e o tamanho da amostra

A Magnitude do Efeito

A distribuição normal: a medida de tendência central e a medida de variabilidade

Média

Desvio Desvio

A Lógica do Método Experimental

Média

Desvio Desvio

Média

Desvio Desvio

Média

Desvio Desvio

Média

Desvio Desvio

Média

Desvio Desvio

Média

Desvio Desvio

Uma mesmapopulação

Grupo experimental

Grupo controle

Resultado

Resultado

VI

XUma mesmapopulação

Grupo experimental

Grupo controle

Resultado

Resultado

VI

XComparar resultados

A Magnitude do Efeito

O efeito da VI: Unicaudal x Bicaudal

Grupo controle Efeito da VIEfeito da VI

A Magnitude do Efeito

d

d

A Magnitude do Efeito

d

O tamanho do efeito (d) é igual à diferença entre as médias dos dois grupos (x1 e x2) dividido pelo desvio padrão geral (s)

>0.2 (baixo), >0.5 (médio) & >0.8 (alto)

A Magnitude do Efeito

Estimativa da magnitude do efeito

Antes de realizar o estudo: buscar na literatura estimativas da magnitude do efeito. Basta

apenas estimar as médias dos grupos e o desvio padrão

Importante realizar um estudo piloto

Deve-se evitar efeitos pequenos, uma vez que para observá-los necessitamos de uma amostra

grande

Qual o tamanho ideal da amostra ?

Se for muito grande, custos desnecessários, perda de tempo, além de sofrimento

desnecessário

Se for muito pequena terá dificuldades para encontrar diferenças significativas

O Tamanho da Amostra

Existe uma análise estatística capaz de estimar o número de sujeitos que deve compor cada

grupo para detectar o feito da VI sobre a VD.

Para realizar essa análise é necessário estimar alguns parâmetros como por exemplo alfa (erro

do tipo I) e beta (erro do tipo II)

O Tamanho do Amostra: Alfa e Beta

Intervalo de Confiança(1-) = 95%

ERRO DO TIPO II

Falso negativo:

Verdadeiro Positivo

(1-): Poder EstatísticoERRO DO TIPO I

Falso positivo: p-valuep = 0,05 ou 5%

Condição Real

Relação entre VI e VD éVERDADEIRA

Relação entre VI e VD éFALSA

Relação entre VI e VD éFALSA,

Aceita-se a hipótese nula

Relação entre VI e VD éVERDADEIRA,

Rejeita-se a hipótese nulaTes

te E

stat

ísti

co

A Estatística Inferencial

O erro alfa (ou do tipo I) ocorre quando se detecta uma diferença devido apenas ao fator chance ou acaso. Falso-positivo. O erro é previamente definido em 5% (0,05). Ou seja, a probabilidade de ocorrência pelo acaso de um resultado positivo é de 1 para 20.

O erro beta (ou tipo II) ocorre quando não se detecta uma diferença que, na realidade, existe. Falso-negativo. Não existe uma orientação clara em relação ao erro beta. No mínimo 20% (0,2). Quanto menor, melhor, uma vez que assim aumentamos o poder do teste (1-), ou seja, a probabilidade de detectar um resultado significativo, se ele de fato existe.

O Tamanho do Amostra: Alfa e Beta

O Tamanho do Amostra: Alfa e Beta

Para calcular a área sob a curva devemos utilizar a distribuição normal padronizada. Assim, precisamos do valor de z associado para alfa e beta.

Por exemplo, para um = 0,05, o Z = 1,64. Para um = 0,1, o Z = 2,47.

O Tamanho do Amostra

Além dos valores de Z e de Z necessitados também estimar o desvio padrão e da diferença entre as médias dos dois grupos

O Tamanho do Amostra: um exemplo

O Tamanho do Amostra

Quando devemos estimar o tamanho da amostra?

Antes do estudo: aspectos éticos e logísticos

Ao longo do estudo: verificar se vale à pena dar continuidade ao estudo

O Poder do Teste Estatístico

Intervalo de Confiança(1-) = 95%

ERRO DO TIPO II

Falso negativo:

Verdadeiro Positivo

(1-): Poder EstatísticoERRO DO TIPO I

Falso positivo: p-valuep = 0,05 ou 5%

Condição Real

Relação entre VI e VD éVERDADEIRA

Relação entre VI e VD éFALSA

Relação entre VI e VD éFALSA,

Aceita-se a hipótese nula

Relação entre VI e VD éVERDADEIRA,

Rejeita-se a hipótese nulaTes

te E

stat

ísti

co

A Estatística Inferencial

Embora não seja comum, resultados que aceitam Ho deveriam relatar o poder da análise estatística

Conclusões

A estatística geralmente é utilizada para a análise e interpretação de dados que já foram coletados.

A estatística pode também ser útil para guiar o pesquisador a planejar um estudo e tomar decisões acerca dos aspectos éticos

e logísticos ANTES da realização do estudo. Será que vale à pena fazer o estudo ?

Conclusões

Verificar na literatura ou em estudo piloto a magnitude do efeito a ser investigado.

Estimar o tamanho da amostra. Praticamente qualquer efeito de uma VI sobra a VD pode ser demonstrando desde que que

exista uma amostra suficientemente grande.

... o sofrimento desnecessário do animal....

Mas será que vale à pena.....

... o gasto desnecessário de tempo do aluno...

... e o gasto de recursos do orientador?

Conclusões

Gostaria de Agradecer à Claudia Padovan pelo convite

Obrigado!!!

landeira@puc-rio.br

www.nnce.org