Critérios de Escolha dos Métodos Estatísticos

Processo de Análise Crítica (Princípios de Aristóteles) Verdade As Conclusões Devem ser Substanciadas pelos Dados Validade A Metodologia Deve ser Apropriada para o Tipo de Análise Probabilidade A Análise Estatística Deve Conduzir a Resultados Bem Definidos e Reprodutíveis

Avaliar o Grau de Reprodutibilidade do Estudo Realizado. O Emprego de Testes Estatísticos na Pesquisa Científica tem como Objetivos: Validar a Associação Observada entre o Fator Determinante e o Resultado Obtido e Avaliar o Grau de Reprodutibilidade do Estudo Realizado.

Emprego dos Testes Estatísticos na Pesquisa em Medicina Avaliar a Existência de Diferenças entre Variáveis Analisar a Ocorrência de Associações entre Variáveis Estimar a Prevalência ou a Incidência de Eventos Identificar Fatores que Alteram ou Sejam Preditores de Respostas / Eventos

Análise Estatística na Pesquisa Científica A Importância Clínica de uma Associação ou Diferença Estatisticamente Significante é uma Decisão Clínica e não Estatística.

Análise Estatística na Pesquisa Científica Variável A Variável B 10 20 30 40 Unidade 

Inferência Fase de Análise Aumentar o Tamanho da Amostra ou Precisão Calcular a significância estatística ou intervalo de confiança Usar de bom julgamento (Escudo de Epid. Clínica) Erro Randômico Erro Sistemático Aumentar o Tamanho da Amostra ou Precisão das Medidas Aperfeiçoar o Desenho da Pesquisa Fase de Desenho e Implemento DESENHO E IMPLEMENTO

Análise Estatística Hipótese de Nulidade Os Dados são Provenientes da Mesma População, não Existindo Diferença Entre Eles.

Análise Estatística Avaliação da Hipótese de Nulidade (Associação entre as Variáveis Determinante e Dependente) Erro Tipo I ou  (Valor de p) Probabilidade de Erro ao Rejeitar a Hipótese de Nulidade

Emprego dos Testes Estatísticos na Pesquisa em Medicina Avaliar a Existência de Diferenças entre Variáveis Analisar a Ocorrência de Relações entre Variáveis Estimar a Prevalência ou a Incidência de Eventos Identificar Fatores que Alteram ou Sejam Preditores de Respostas / Eventos

Avaliação da Diferença entre Variáveis 10 20 30 40 Unidade Variável A Variável B Hipótese: A ≠ B

Avaliação da Diferença entre Variáveis Hipóteses: Grupo C ≠ U Dif. Variável no Tempo

Comparação entre Variáveis Definir o Tipo de Variável Definir o Número de Grupos Definir o Tipo de Distribuição Distribuição Normal (Gausiana) Distribuição Assimétrica Definir a Relação entre os Grupos Pareados / Medidas Repetidas Não Pareados

Tipos de Variáveis Escalas Nominais (Qualitativas) Observações Binárias Observações em Categorias não Relacionadas Escalas Ordinais (Qualitativas) Classificações Progressivas Escores / Índices

Apresentação das Variáveis Escalas Nominais Percentagens ou Proporções Escalas Ordinais Medidas de Tendência Central e de Dispersão

Comparação entre Variáveis Variáveis de Categorias Escalas Nominais Comparação entre Proporções Escalas Ordinais Comparação entre Valores Numéricos

Comparação entre Variáveis Variáveis de Categoria Sucesso Falha Tratam. A 6 12 Tratam. B 2 13 15 8 19 27

Right Ventricular Dysfunction and Inferior Myocardial Infaction Índices de Mortalidade IAM c/ DVD IAM s/ DVD 1 mês 24,4 ±11,8% 6,9 ± 12,2% 12 meses 39 ± 9,5 % 10,3 ±11,8% Serrano Júnior CV, Clin Cardiol 1995; 18: 199-205

Right Ventricular Dysfunction and Inferior Myocardial Infaction Índices de Mortalidade 50 IAM com DVD IAM sem DVD 40 30 % 20 10 1 Mês 12 Meses Serrano Júnior CV, Clin Cardiol 1995; 18: 199-205

Comparação entre Variáveis Variáveis de Categoria Escalas Binárias / Ordinais Comparação entre Duas Proporções Pareadas Teste de McNemar Não Pareadas Teste Exato de Fisher Teste de Qui-quadrado ( 2)

Comparação entre Variáveis Variáveis de Categoria Escalas Binárias / Ordinais Comparação entre Três ou Mais Proporções Teste de Qui-quadrado ( 2)

Comparação entre Variáveis Variáveis Numéricas (Quantitativas) Número de Grupos Tipos de Distribuição Distribuição Simétrica Normal (Gausiana) Distribuição Assimétrica

Variáveis Numéricas (Quantitativas) Tipos de Distribuição Distribuição Normal / Gausiana Proporção Média (M±DP)

Apresentação das Variáveis Variáveis Contínuas Distribuição Normal (Gausiana) Média Desvio Padrão Intervalo de Confiança Valores Máximos / Mínimos

Variáveis Contínuas Distribuição Normal (Gausiana) 30 20 Unidade 10 Variável

Variáveis Numéricas (Quantitativas) Tipos de Distribuição Variação Interquartil Mediana Proporção Distribuição Assimétrica

Análise Descritiva Variáveis Contínuas Distribuição Assimétrica Mediana Variação (Valor Máximo / Mínimo) Quartis

Variáveis Contínuas Distribuição Assimétrica 200 150 Unidade 100 50 Variável

Comparação entre Variáveis Variáveis Contínuas Segundo o Tipo de Distribuição Distribuição Normal (Gausiana) Testes Paramétricos Distribuição Assimétrica Testes Não Paramétricos

Comparação entre Duas Variáveis Numéricas Distribuição Normal X A X B Var.B Proporção Var.A Escala Numérica

Comparação entre Duas Variáveis Numéricas Distribuição Normal X A X B Var.B Proporção Var.A Escala Numérica

Comparação entre Grupos Testes Paramétricos 10 20 30 40 Unidade Variável A Variável B

Comparação entre Grupos Variáveis Contínuas Distribuição Normal Comparação de Dois Grupos Pareados Teste t de Student para Valores Pareados Não Pareados Teste t de Student para Valores Não Pareados

Comparação entre Grupos Testes Paramétricos 10 20 30 40 Unidade p = 0,005 Variável A Variável B

Comparação entre Grupos Testes Não Paramétricos 50 100 150 200 Unidade Variável A Variável B

Comparação entre Grupos Variáveis Contínuas Distribuição Não Gausiana Comparação de Dois Grupos Pareados Teste de Wilcoxon Não Pareados Teste de Mann-Whitney

Comparação entre Grupos Testes Não Paramétricos 50 100 150 200 Unidade p = 0,041 Variável A Variável B

Variáveis Numéricas Comparações Múltiplas Erro Tipo I () Influenciado pelo: Número de Testes Realizados em Relação a uma Mesma Amostra

Variáveis Numéricas Comparações Múltiplas Dosagem C3a 450 Controle * p < 0,05 400 Ultrafiltração 350 300 250 ng/ml 200 150 100 50 Basal Pré 10 30 60 Pós Circulação Extracorpórea

Variáveis Numéricas Comparações Múltiplas Dosagem C3a 450 Controle 400 Ultrafiltração 350 300 250 ng/ml 200 150 100 50 Basal Pré 10 30 60 Pós Circulação Extracorpórea

Variáveis Numéricas Comparações Múltiplas Nº Hipótese Independentes 2 3 4 5 6 10 20 50 Probabilidade de p < 0,05 10% 14% 19% 23% 26% 40% 64% 92% Erro  Aceitável 0,025 0,017 0,012 0,01 0,008 0,005 0,002 0,001

Comparação entre Variáveis Numéricas Distribuição Normal XB A XA C XC Proporção B Escala Numérica

Comparação entre Variáveis Numéricas Distribuição Normal XB C XA XC Proporção A B Escala Numérica

Comparação entre Grupos Variáveis Contínuas Distribuição Normal Comparação de Três ou Mais Grupos Eqüivalentes Análise de Variância de Medidas Repetidas Não Relacionados Análise de Variância de Um Fator

Comparação entre Grupos Testes Paramétricos Var. A Var. B Var. C Var. D 5 10 15 20 25 Unidade p = 0,001 Var. B vs Var. C Var. B vs Var. D Var. C vs Var. D p > 0.05 p < 0.01 Var. A vs Var. B Var. A vs Var. C Var. A vs Var. D p < 0.05

Comparação entre Grupos Variáveis Contínuas Distribuição Não Gausiana Comparação de Três ou Mais Grupos Eqüivalentes Teste de Friedman Não Relacionados Teste de Kruskal-Wallis

Comparação entre Grupos Testes Não Paramétricos 50 100 150 200 Unidade Variável A Variável B Variável C p = 0,038 Var. A vs Var. B Var. A vs Var. C Var. B vs Var. C p < 0.05 p > 0.05

Comparação entre Grupos Variáveis Contínuas Avaliar o Efeito de Duas Variáveis Determinantes (Tratamento; Tempo) Distribuição Normal Análise de Variância de Duplo Fator Análise de Perfil Distribuição Não Gausiana Análise de Variância Não Paramétrica de Friedman

Comparação entre Grupos Testes Paramétricos Dupla Análise de Variância 40 Tratamento 1 Tratamento 2 30 Unidade 20 10 Tempo Tempo 1 - p > 0,05 Tempo 2 - p > 0,05 Tempo 3 - p < 0,05 Tratamento - p = 0,035 Tempo - p < 0,001

Emprego dos Testes Estatísticos na Pesquisa em Medicina Avaliar a Existência de Diferenças entre Variáveis Analisar a Ocorrência de Relações entre Variáveis Estimar a Prevalência ou a Incidência de Eventos Identificar Fatores que Alteram ou Sejam Preditores de Respostas / Eventos

Correlação entre Variáveis Variáveis Contínuas Correlação entre Duas Variáveis Coeficientes de Correlação Identificação da Relação entre Variáveis Regressão Linear Regressão Não Linear

Correlação entre Variáveis Variáveis Contínuas Correlação Entre Variáveis Numéricas de Distribuição Normal Cálculo do Coeficiente de Correlação de Pearson Correlação Entre Variáveis Ordinais ou Numéricas de Distribuição Assimétrica Cálculo do Coeficiente de Correlação de Spearman (Rank)

Avaliação da Relação entre Variáveis 30 20 Variável A Hipótese: Relação entre A e B Det. Nível Relação (r) 10 8 9 10 11 12 13 14 Variável B

Correlação entre Variáveis Variáveis Contínuas 30 20 Variável A 10 r = 0.876 p < 0,001 8 9 10 11 12 13 14 Variável B

Correlação entre Variáveis Variáveis Contínuas 30 20 Variável A 10 r = 0.08 p > 0,05 8 9 10 11 12 13 14 Variável B

Comparação entre Variáveis Escolha do Teste Estatístico Dosagem de Sódio Sérico em Indivíduos Normais Antes e Após a Administração de Diurético Distribuição Normal Teste t de Student para Valores Pareados Variável A Variável B 10 20 30 40 Unidade

Comparação entre Variáveis Escolha do Teste Estatístico Ocorrência de AVC em Indivíduos Hipertensos e Não Hipertensos Variável Nominal Teste Exato do Fisher ou Teste de Qui-quadrado C/AVC S/AVC Hipert. 6 12 N/Hipert. 2 13 15 8 19 27

Comparação entre Variáveis Escolha do Teste Estatístico Salário dos Médicos no Incor e no Hospital das Clínicas Distribuição Assimétrica Teste de Mann-Whitney 50 100 150 200 Unidade Variável A Variável B

Comparação entre Variáveis Escolha do Teste Estatístico Diâmetro Diastólico do Ventrículo Esquerda (Eco) em Pacientes com Cardiomiopatia Idiopática, Isquêmica e Chagásica Distribuição Normal Análise de Variância de Um Fator (ANOVA) Var. A Var. B Var. C 5 10 15 20 25 p = 0,001

Comparação entre Variáveis Escolha do Teste Estatístico Curvas de Dosagem de Troponina Sérica na Vigência do IAM em Pacientes Diabéticos e Não Diabéticos Distribuição Normal Análise de Variância de Duplo Fator 10 20 30 40 Unidade

Cálculo do Tamanho Amostral

Descrição da Metodologia Análise Estatística dos Dados Definição do Tamanho das Amostras Nível de Significância

Análise Estatística Hipótese de Nulidade Os Dados são Provenientes da Mesma População, não Existindo Diferença Entre Eles.

Análise Estatística Avaliação da Hipótese de Nulidade (Associação entre as Variáveis Determinante e Dependente) Erro Tipo I ou  (Valor de p) Probabilidade de Erro ao Rejeitar a Hipótese de Nulidade

Análise Estatística Erro Tipo I () Influenciado pelo: Número de Testes Realizados em Relação a uma Mesma Amostra Direcionamento da Análise

Análise Estatística Teste de Hipótese Bidirecional H0 = Valor esperado Unidirecional H1 > ou < Valor esperado X X X X

Análise Estatística Teste Bidirecional Proporção -2 0 +2 Área de Rejeição H0 Área de Aceitação H0 Proporção -2 0 +2

Análise Estatística Teste Unidirecional Proporção -2 0 +2 Área de Rejeição H0 Área de Aceitação H0 -2 0 +2

Qual o significado do valor de p=0,05 ?

1 Absolutamente Certa Impossível Qual significado de p=0,5? 1 Qual significado de p=0,5? Qual o significado de p=0,1? Qual o significado de p=0,05? Impossível Absolutamente Certa

Análise Estatística Avaliação da Hipótese de Nulidade (Associação entre as Variáveis Determinante e Dependente) Erro Tipo II ou  (Poder Estatístico) Probabilidade de que a Hipótese de Nulidade Esteja Errada, Mesmo não Tendo Sido Rejeitada

Análise Estatística Erro Tipo II () Influenciado por Grau de Associação entre as Variáveis Grau de Variação Intrínseca das Variáveis (Contínuas) Tamanho da Amostra

Qualquer diferença observada entre dois grupos de variáves, não importa quão pequena ela seja, pode ser transformada em “significante estatisticamente” com qualquer nível de significância - pela obtenção de uma amostra grande o suficiente. Talk about data dredging and the Texas Sharp Shooter principle This is about observational epidemiology as well e.g. Leukaemia study Common sense not to be drilled out of people during training.

Análise Estatística Situação Real c/Dif. s/Dif.(H0) c/Dif. (Rej. H0) Erro  Tipo I c/Dif. (Rej. H0) Poder (1- ) Teste Hipótese s/Dif. (n/Rej. H0) Erro  Tipo II *

Análise Estatística Nível de Significância x Tamanho da Amostra 50 60 70 80 90 100 20 40 Poder Estatístico Número de Casos p = 0,05 p = 0,01

Análise Estatística Tamanho da Amostra Comparação entre Proporções (Variáveis Nominais / Ordinais) Nível de Significância Estabelecido Uni ou Bidirecional Proporção Esperada no Controle Diferença Esperada entre as Proporções

Comparação entre Proporções 10 20 30 40 % Proporção A Proporção B Cálculo do Tamanho da Amostra

Comparação entre Proporções bicaudal

Análise Estatística Tamanho da Amostra Comparação entre Curvas de Eventos Nível de Significância Estabelecido Uni ou Bidirecional Proporção Livre de Eventos Esperada no Controle Diferença Esperada Entre Proporções ao Final do Seguimento

Comparação entre Curvas de Eventos Curva B Cálculo do Tamanho da Amostra

Comparação entre Curvas de Eventos bicaudal

Análise Estatística Tamanho da Amostra Comparação entre Variáveis Quantitativas Relação Entre as Variáveis Nível de Significância Estabelecido Uni ou Bidirecional Diferença Esperada entre as Médias Grau de Dispersão das Variáveis

Análise Estatística Influência do Grau de Dispersão X A X B Var.B Proporção Var.A Escala Numérica

Análise Estatística Influência do Grau de Dispersão X A X B Var.B Proporção Var.A Escala Numérica

Comparação entre Variáveis Quantitativas Testes Paramétricos 10 20 30 40 Unidade Variável A Variável B

Comparação entre Variáveis Quantitativas Testes Paramétricos Pequena Diferença - < 20% DP Média Diferença - 50% DP Grande Diferença - > 80% DP Cálculo do Tamanho da Amostra

Comparação entre Variáveis Quantitativas Testes Paramétricos bicaudal

Comparação entre Variáveis Quantitativas Poder da Amostra 10 20 30 40 Unidade NS (n) Variável A Variável B Cálculo do Poder da Amostra

Comparação entre Variáveis Quantitativas Poder da Amostra