onde estamos?

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


• 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:


• Viés em Observação clínica1- Viés de seleção2- Viés de aferição- ocorre quando os métodos

de aferição são diferentes entre grupos de pacientes.

EX:


• 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:



• 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


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.



Tamanho da amostra

NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA – Nível de corte abaixo do qual rejeitamos a hipótese de nulidade.

Tamanho da amostra



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



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



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


Para saber isso teremos que nos basear na literatura ou num estudo piloto.

EX:

Tamanho da amostra


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


• 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



= 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



= 21 = 21 = 72 – Essa fórmula é para cada grupo

(0.54)2 0.29

Tamanho da amostra

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