Introdução à Estatística

Apresentação em tema: "Introdução à Estatística"— Transcrição da apresentação:

1 Introdução à Estatística
Dr. Renato M.E. Sabbatini Instituto Edumed

2 O Progresso Científico da Medicina

3 A Medicina Científica A ciência só aceita como verdadeiro aquilo que é comprovado pelo método científico

4 Método Científico Conjunto de etapas objetivas e ordenadas, a serem vencidas na investigação de um fenômeno

5 Método Científico Análise Hipótese Dados Conclusões Decisão

6 Objetivos da Pesquisa Clínica
Meta: Adicionar e integrar novos conhecimentos à ciência médica Método: Utilizar controles e análise rigorosos e objetivos, para assegurar a validade dos resultados

7 Objetivos da Pesquisa Clínica
Aplicação: Derivar resultados que tenham aplicabilidade prática na prevenção, diagnóstico e terapia de doenças

8 Pesquisa Experimental: Exemplo
Objetivo: determinar se a sobrevida de pacientes com leucemia aumenta com Glivec Grupo controle: recebe um placebo Grupo experimental: recebe Glivec

9 Análise de Dados Análise qualitativa Análise quantitativa
Estatística !

10 O que é estatística? Porque a estatística é necessária?

11 Porque os fenômenos biológicos são muito variáveis!
Distribuição dos pesos de adultos normais de 30 a 40 anos de idade

12 E porque eles são tão variáveis?

13 Para que a evolução possa acontecer...

14 Fontes de variação biológica
Fenômenos complexos Fenômenos aleatórios

15 Interações organismo-ambiente
Gêmeos univitelinos criados separadamente são diferentes aos 45 anos Interação genes e radiação UV no câncer de pele

16 Porque usar estatística?
Os resultados sempre são variáveis, principalmente em biologia e medicina As conclusões são probabilísticas (incerteza) Portanto: é necessário ter técnicas quantitativas para tomar decisões com a maior certeza possível

17 A estatística fornece dos princípios e métodos para
Planejar investigações Coletar dados Descrever e apresentar dados e resultados Interpretar os resultados

18 Perguntas de pesquisa Com que idade ocorre o diagnóstico de mieloma?
É diferente a incidência de mieloma em ambos os sexos? O número de plaquetas se relaciona com a idade? O tratamento melhora a sobrevida dos pacientes?

19 Conceitos básicos Variável Distribuição População Probabilidade
Descrição Inferência Covariação Efeito

20 Amostra É o subconjunto da população em que se estuda o fenômeno
População e amostra Amostra É o subconjunto da população em que se estuda o fenômeno População O universo de indivíduos em que se deseja estudar um fenômeno

21 Variável É uma observação ou dado coletado sobre um indivíduo
Sexo Idade Estatura Peso Na+ Ca++ Hemoglobina No.eritrócitos No.plaquetas Diagnóstico Índ.Karnofsky etc Variável É uma observação ou dado coletado sobre um indivíduo

22 Tipos de variáveis Variáveis categóricas Variáveis numéricas
nominais (ex.: sexo) ordinais (ex.: classe socioeconômica) Variáveis numéricas discretas (ex.: idade em anos) contínuas (ex.: peso corporal)

23 Distribuição da variável
Observada Estimada

24 Tipos de distribuições

25 Descrição % Pacientes Média Variância Kg peso

26 Medidas de centralidade
mediana metade da amostra metade da amostra média

27 Medidas de dispersão mínimo máximo gama quartil inferior quartil
superior gama ¼ da amostra ¼ da amostra

28 Probabilidade P=0.10 de ter um valor de 12

29 Probabilidade Soma de probabilidades Área da curva

30 Inferência Cálculo do parâmetro populacional a partir do amostral (estimativa) Aceitação ou rejeição de uma hipótese com base na análise de dados

31 Erros de classificação
Normais Diabéticos Glicemia em mg/dL

32 Erros de classificação
Realidade Com efeito Sem efeito Verdade Erro alfa (tipo I) Erro beta (tipo II) Estudo

33 Planejamento experimental
Determinação prévia das variáveis a serem coletadas, tipos e tamanho dos grupos, formas de amostragem, ordem e coleta dos dados, etc. Os tipos de análise estatística a serem usadas

34 Seleção da estatística
Tipo de variável medida Nominal, ordinal, discreta, contínua Número de variáveis analisadas simultaneamente Univariado, bivariado, multivariado Tipo de distribuição da variável Normal, binomial, não paramétrica, etc. O tipo de inferência a ser feita

35 Tipos de comparação estatística
De uma amostra e uma população De uma amostra com ela mesma De duas amostras pareadas De duas amostras não pareadas

36 Seleção de testes Um grupo Dois grupos Nominal Associação X2
Diferença X2 Escalar Correlação r Teste t ou F

37 Teste de variáveis nominais
Experimental Controle Com efeito Sem efeito Teste de associação ou contingência: X2

38 Exemplo de teste de variáveis nominais
Fumantes Não fumantes 98 23 Câncer 1678 8129 Sem câncer X2 = probablilidade= Risco relativo= 4.73

39 Correlação linear

40 Teste de diferenças Teste t de “Student”
Para detectar diferenças entre duas amostras, em uma variável contínua com distribuição normal Calcula-se o parâmetro t: t = f(m1/v1,m2/v2)

41 Teste de diferenças Hipótese nula: o t não é diferente de zero, as diferenças entre as amostras é devida ao acaso, com uma certa probabilidade (p.ex. p < 0.05). Essa probabilidade é o ponto de corte para se tomar a decisão