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

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Apresentação em tema: "Introdução à Estatística Dr. Renato M.E. Sabbatini Instituto Edumed."— 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 Conclusões HipóteseDados Decisão Análise

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

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

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

9 Análise de Dados u Análise qualitativa u 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 aleatórios Fenômenos complexos

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

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

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

19 Conceitos básicos u Variável u Distribuição u População u Probabilidade u Descrição u Inferência u Covariação u Efeito

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

21 Variável 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

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

23 Distribuição da variável Observada Estimada

24 Tipos de distribuições

25 DescriçãoDescrição % Pacientes Média Variância Kg peso

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

27 Medidas de dispersão mínimomáximo gama quartil inferior quartil superior gama ¼ da amostra

28 Probabilidade P=0.10 de ter um valor de 12

29 Probabilidade Soma de probabilidades Área da curva

30 Inferência u Cálculo do parâmetro populacional a partir do amostral (estimativa) u 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 Com efeito Sem efeito Com efeito Verdade Erro alfa (tipo I) Sem efeito Erro beta (tipo II) Verdade Realidade Estudo

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

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

35 Tipos de comparação estatística u De uma amostra e uma população u De uma amostra com ela mesma u De duas amostras pareadas u 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 Com efeito Sem efeito ExperimentalControle Teste de associação ou contingência: X 2

38 Exemplo de teste de variáveis nominais Câncer Sem câncer Fumantes Não fumantes X 2 = probablilidade= Risco relativo= 4.73

39 Correlação linear

40 Teste de diferenças u Teste t de “Student” u Para detectar diferenças entre duas amostras, em uma variável contínua com distribuição normal u Calcula-se o parâmetro t: t = f(m 1 /v 1,m 2 /v 2 )

41 Teste de diferenças u 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). u Essa probabilidade é o ponto de corte para se tomar a decisão


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