Testes de significância e análise Parte 1 The Union, Paris, França MSF – Centro Operacional de Bruxelas, Luxemburgo OMS, Genebra.

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1 Testes de significância e análise Parte 1 The Union, Paris, França MSF – Centro Operacional de Bruxelas, Luxemburgo OMS, Genebra

2 Antes de começar esta sessão Você ainda deve ter A_Analysis.rec e A_Analysis.chk na pasta Epidata_course Você ainda deve ter A_Analysis.rec e A_Analysis.chk na pasta Epidata_course Abra a pasta Resources Day 3 resources Abra a pasta Resources Day 3 resources Lecture 2 & 3 Lecture 2 & 3 Copie o arquivo A_Analysis.pgm e cole-o na pasta Epidata_course Copie o arquivo A_Analysis.pgm e cole-o na pasta Epidata_course

3 Tópicos abordados 1.Hipótese nula 2.Valor P 3.Teste do qui-quadrado/qui-quadrado para tendência 4.Teste T 5.Teste de soma de postos de Wilcoxon/teste de Kruskal-Wallis

4 1.Hipótese nula Hipótese nula = caso em que não há nenhuma diferença entre os grupos comparadosHipótese nula = caso em que não há nenhuma diferença entre os grupos comparados Por exemplo, na comparação do risco de câncer de pulmão em fumantes e não fumantes:Por exemplo, na comparação do risco de câncer de pulmão em fumantes e não fumantes: Hipótese nula = não há diferença no risco do câncer de pulmão em fumantes e não fumantes

5 2.Valor P O valor P indica o quanto nossos resultados são compatíveis com a hipótese nulaO valor P indica o quanto nossos resultados são compatíveis com a hipótese nula –Valor P alto Os resultados são muito compatíveis com a hipótese nulaOs resultados são muito compatíveis com a hipótese nula Pouca ou nenhuma evidência para rejeitar a hipótese nulaPouca ou nenhuma evidência para rejeitar a hipótese nula –Valor P baixo Os resultados não são compatíveis com a hipótese nulaOs resultados não são compatíveis com a hipótese nula Temos evidências sólidas para rejeitar a hipótese nulaTemos evidências sólidas para rejeitar a hipótese nula

6 Estatística: valor P | 1,0 Não significativo| | Significativo| 0,05 |valor P Muito significativo | 0,01 | Extremamente significativo| 0,001 Expresse valores P exatos em vez descrevê-los como “significativos” ou “não significativos”.

7 Estatística, valor P – exemplo Cálculo do valor P Apresentação adequada 0,14560,15 0,06670,07 0,0043800,004 0,0000787 < 0,001

8 Diferentes tipos de análise Univariada: Análise de uma variável Bivariada: Análise de duas variáveis Multivariada: Análise de três ou mais variáveis

9 Análise bivariada Variável categórica x categóricaVariável categórica x categórica –Teste do qui-quadrado –Teste do qui-quadrado para tendência Variável categórica x contínuaVariável categórica x contínua –Teste T –Teste de soma de postos de Wilcoxon/teste de Kruskal-Wallis

10 3.Teste do qui-quadrado (  ²) Teste de significância para comparar duas ou mais proporções entre grupos independentesTeste de significância para comparar duas ou mais proporções entre grupos independentes Obs: Teste exato de Fisher: usado como alternativa ao teste do qui-quadrado quando o tamanho total da amostra é muito pequeno (< 30) ou quando o valor esperado em qualquer célula < 5Teste exato de Fisher: usado como alternativa ao teste do qui-quadrado quando o tamanho total da amostra é muito pequeno (< 30) ou quando o valor esperado em qualquer célula < 5

11 Estatística – Qui-quadrado (  ²) Exemplo Exemplo Tipo de TB Grupo 1 Grupo 2Valor P (  ²) n (%) ___________________________________________________________________ TB com baciloscopia positiva464 (44) 340 (37) 0,001 TB com baciloscopia negativa282 (26) 288 (31) 0,01 TBEP315 (30) 297 (32) 0,3 ___________________________________________________________________ Total1061 925

12 Estatística – Qui-quadrado (  ²) Como usar na prática Abra o EpiData Analysis e clique emAbra o EpiData Analysis e clique em

13 Estatística – Qui-quadrado (  ²) Como usar na prática Na barra de comandos, aperte o botão “para cima” para acessar o último comando e insira o comando “/ t” (executa o teste do qui²)Na barra de comandos, aperte o botão “para cima” para acessar o último comando e insira o comando “/ t” (executa o teste do qui²)

14 Teste do qui-quadrado E se uma das variáveis tiver mais de dois grupos?

15 Teste do qui-quadrado E se quisermos comparar pacientes com HIV-1 e HIV-2 com relação a cada desfecho?

16 Teste qui-quadrado Para comparar pacientes com HIV-1 e HIV-2 em relação a cada desfecho, a variável ‘outcome’ (desfecho) tem que ser recategorizada como uma variável binária para cada desfecho de interesse, ou seja: ‘Vivo em TAR’ versus todos os outros desfechos ‘Óbito’ versus todos os outros desfechos ‘Abandono terapêutico’ versus todos os outros desfechos ‘Transferido’ versus todos os outros desfechos

17 Como fazer na prática Vamos considerar, em primeiro lugar, o desfecho Vivo em TAR define alive # –if outcome = 1 then alive = 1 if outcome >1 then alive = 2 –labelvalue alive/1 = Vivo em TAR/2 = Outro

18 Como fazer na prática

19 Em seguida, vamos considerar o desfecho Óbito define died # –if outcome = 2 then died = 1 if outcome = 1 or outcome>2 then died = 2 –labelvalue died/1=Óbito/2 = Outro

20 Como fazer na prática

21 Estatística – teste exato de Fisher Como fazer na prática O EpiData Analysis avisa quando é mais apropriado usar o teste exato de FisherO EpiData Analysis avisa quando é mais apropriado usar o teste exato de Fisher

22 Qui-quadrado para tendência (  ²) Versão modificada do teste X² usada quando trabalhamos com uma variável categórica ordenada, para avaliar se as proporções de um determinado desfecho aumentam ou diminuem de forma linear entre os níveis da variável ordenada.Versão modificada do teste X² usada quando trabalhamos com uma variável categórica ordenada, para avaliar se as proporções de um determinado desfecho aumentam ou diminuem de forma linear entre os níveis da variável ordenada.Exemplo: Desfecho: Doença respiratória crônica (sim/não)Desfecho: Doença respiratória crônica (sim/não) Exposição: Tabagismo (variável ordenada)Exposição: Tabagismo (variável ordenada) –Não fuma –Fuma moderadamente –Fuma muito A pergunta seria: o risco de doenças respiratórias crônicas aumenta dos que não fumam para os que fumam muito?A pergunta seria: o risco de doenças respiratórias crônicas aumenta dos que não fumam para os que fumam muito? O cálculo (ainda) não pode ser feito no EpiData Analysis, mas pode ser feito num software aberto como o OpenEpi (www.openepi.orgO cálculo (ainda) não pode ser feito no EpiData Analysis, mas pode ser feito num software aberto como o OpenEpi (www.openepi.org )

23 4.Teste t Teste de significância usado para comparar as médias de dois gruposTeste de significância usado para comparar as médias de dois grupos –P. ex., existe diferença na média de idade entre pacientes com HIV-1 e pacientes com HIV-2? –P. ex., existe diferença na média de peso no início da TAR e 6 meses após o início da TAR?

24 Estatística – teste t Como fazer na prática Existe diferença na média de idade entre pacientes com HIV-1 e pacientes com HIV-2?Existe diferença na média de idade entre pacientes com HIV-1 e pacientes com HIV-2?

25 5.Teste de soma de postos de Wilcoxon - teste de Kruskal-Wallis Para comparar as medianas de dois grupos, usamos o teste de soma de postos de WilcoxonPara comparar as medianas de dois grupos, usamos o teste de soma de postos de Wilcoxon Para comparar as medianas de mais de dois grupos, usamos o teste de Kruskal-WallisPara comparar as medianas de mais de dois grupos, usamos o teste de Kruskal-Wallis PORÉM… o EpiData Analysis só oferece o teste de Kruskal-Wallis. O que não é um grande problema, pois os valores P derivados de ambos os testes são matematicamente idênticos.PORÉM… o EpiData Analysis só oferece o teste de Kruskal-Wallis. O que não é um grande problema, pois os valores P derivados de ambos os testes são matematicamente idênticos.

26 Estatística – teste de Kruskal-Wallis Como fazer na prática Há uma diferença na contagem mediana de CD4 em pacientes com HIV-1 e HIV-2?Há uma diferença na contagem mediana de CD4 em pacientes com HIV-1 e HIV-2? Obs: lembre-se de excluir os valores faltantes antes de executar a análise – select not (t0cd4=9999)Obs: lembre-se de excluir os valores faltantes antes de executar a análise – select not (t0cd4=9999)