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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DISCIPLINA DE BIOESTATÍSTICA.

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Apresentação em tema: "UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DISCIPLINA DE BIOESTATÍSTICA."— Transcrição da apresentação:

1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DISCIPLINA DE BIOESTATÍSTICA

2  Bruna Ferreira Bernert  Harielle Cristina Ladeia Asega  Renata Fernanda Ramos Marcante  Tahnee Aiçar de Suss  Vanessa Mazanek Santos

3  Pesquisa médica – comparar técnicas usuais e alternativas  Verificar superioridade ou equivalência de drogas, métodos cirúrgicos, procedimentos, dietas, tratamentos. Teste de Hipótese – variáveis envolvidas sujeitas a variabilidade + Comparação entre dois grupos

4 Objetivo: comparar os efeitos médios de 2 tratamentos (variável dicotômica) 1. Identificar grupos a serem comparados (p1 e p2) 2. Definir variável resposta  Variável de interesse – ocorrência de um evento

5  NULA  H0: p1=p2  Não há diferença entre a probabilidade de se observar o evento de interesse nos grupos 1 e 2  ALTERNATIVA  H1: p1≠p2  Inexistência de igualdade entre as probabilidades

6  Probabilidade de cometer o seguinte erro:  Decisão de rejeitar H0 quando de fato H0 é verdadeiro

7  Probabilidade de significância  Se H0 fosse verdadeira, qual seria a probabilidade de ocorrência de valores iguais ou maiores ao assumido pela estatística do teste  Se valor- p muito pequeno  O evento é extremamente raro ou...  H0 não é verdadeira P≤0,05 diferença significativa

8  Não paramétrico - não depende de parâmetros populacionais (média e variância)  Comparar possíveis divergências: frequências observadas x esperadas  Comportamento semelhante dos grupos se diferenças entre as frequências observadas e as esperadas em cada categoria forem muito pequenas (próximas a zero).

9  Variável dicotômica – amostras independentes e pareadas  Hipóteses:  H0: p1=p2  H1: p1≠p2

10  Condições necessárias:  Grupos independentes  Itens selecionados aleatoriamente (cada grupo)  Observações devem ser frequências ou contagens  Cada observação pertence a uma e somente uma categoria  Amostra deve ser relativamente grande (pelo menos 5 observações em cada célula e, no caso de poucos grupos, pelo menos 10)

11 GRUPO OCORRÊNCIA DO EVENTO SIMNÃOTOTAL Iaba+b = n1 IIcdc+d = n2 TOTALm1 = a+cm2 = b+dn1 + n2 = N

12  Se não há diferença de proporção de ocorrência nos grupos: a/n1 = c/n2 = a+c/ n1+n2 = m1/N  Tem-se:  a = m1 x n1/N  b = m2 x n1/N  c = m1 x n2/N  d = m2 x n2/N

13  Dois conjuntos de valores:  Observados (Oi) - a, b, c e d  Esperados (Ei) – hipótese de igualdade de proporções de sucesso  Discrepância entre os dois conjuntos não deve ser grande

14  Medir a discrepância entre valores observados e esperados das 4 entradas da tabela: X² = 4 ∑ (Oi – Ei)² i=1 Ei

15 X²=N (ad-bc)² / m1m2n1n2

16  Exemplo 1: Eficácia do AZT

17 GRUPO SITUAÇÃO VIVOMORTOTOTAL AZT PLACEBO TOTAL Valores observados (Oi):

18 GRUPO SITUAÇÃO VIVOMORTOTOTAL AZT136,268,74145 PLACEBO128,748,26137 TOTAL Valores esperados (Ei):

19 iOiEiOi - Ei(Oi – Ei) ² Ei ,267,7459,910, ,74- 7,7459,910,47 318,74- 7,7459,916, ,267,7459,917,25 Total ,6415,01

20 iOiEiOi - Ei(Oi – Ei) ² Ei ,267,7459,910, ,74- 7,7459,910,47 318,74- 7,7459,916, ,267,7459,917,25 Total ,6415,01

21  X ² = 15,01  As duas proporções são iguais?  AZT = Placebo?  Qual X ² quando p1=p2?  X ² 1  Qui-quadrado com 1 grau de liberdade * Significância 0,05

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24 X² 1 = 3,84 x X² = 15, 01 rejeição de H0 (AZT = Placebo) há evidência do efeito do AZT valor – p = 0,0001 grande certeza que AZT prolonga a vida de pacientes com AIDS

25  Exemplo 2: Fatores de risco para AVC

26 FATORAVCValor - p SimNão AVC como causa de morte : na mãe29,811,20,0005 no pai7,07,50,72 Doença coronariana7,06,30,83 Sinais no ECG: Hipertrofia no VE3,51,00,08 Doença coronariana10,56,50,23

27 FATORAVCValor - p SimNão AVC como causa de morte : na mãe29,811,20,0005 no pai7,07,50,72 Doença coronariana7,06,30,83 Sinais no ECG: Hipertrofia no VE3,51,00,08 Doença coronariana10,56,50,23

28  Justificado por:  amostras de tamanho finito e/ou  A distribuição das frequências observadas é aproximada pelo qui-quadrado ( que é contínuo)

29  X²c = N(|ad-bc| - N/2)² / m1m2n1n2  Note que a única diferença é o fator de correção de continuidade

30  não deve ser usada quando: ▪ o valor de obtido for menor que o esperado, pois o novo valor ser á menor que o primeiro, ainda não significativo.

31  Usamos a correção quando:  o valor de Qui-quadrado obtido é maior que o cr í tico  o valor de N é menor que 40

32  Exemplo: estudo associação de contraceptivos orais e infarto

33 GRUPO USO RECENTE SIMNÃOTOTAL casos91221 controles TOTAL

34  Casos entre as que tiveram infarto: ▪ 9/21 = 0,43  Controles : ▪ 33/423 = 0,08  Parece que há relação entre o uso de contraceptivos orais com infarto – fato ou acaso?

35  O resultado da expressão com correção é:  X²c = 444(|9x390-12x33| - 444/2)² / 42x402x21x423  X²c = 24,76  Podemos afirmar, com alto grau de evidencia, que há relação entre os acontecimentos!

36  SOARES, J. F.; SIQUEIRA, A. L. Introdução à estatística médica. 2 ed. Belo Horizonte: COOPMED, vii, 300 p.:il  Disponível em:


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