Teste McNemar Alunos: Angela Flor de Lara Gabriel Isaac Albuquerque

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Transcrição da apresentação:

Teste McNemar Alunos: Angela Flor de Lara Gabriel Isaac Albuquerque Disciplina: Bioestatística Professora: Silvia Shimakura Alunos: Angela Flor de Lara Gabriel  Isaac Albuquerque Hellen Cristina Figueira Mendes Jéssica Garcia Cadore  Melissa Harumi Ishikawa Higaki

Definição Teste não-paramétrico; Comparação de duas amostras relacionadas; Avaliar eficiência de situações do tipo “antes” e “depois”; Cada amostra pode servir como seu próprio controle.

Método 1. Enquadrar as frequências observadas: + - A B C D Depois Antes + - A B C D Onde: B= piorou; C = melhorou; A e D = não alterou.

Método 2. Estabelecendo hipóteses: H0  Hipótese Nula Sem mudança significativa observada (são iguais) H1  Hipótese Alternativa Houve mudança significativa (não há igualdade)

Método 3. Estabelecer o nível de significância: α = 0,05

Método 4.Calcular o valor de X²: X²McN =(|B-C|-1)²/B+C com gl=1

Método 5. Estabelecer os valores críticos de X² para α = 0,05 (95% de confiança  1-α ) e gl = 1.

SE: X²McN calculado > X² tabelado Método SE: X²McN calculado > X² tabelado Rejeitar hipótese H0

Tratamento quimioterápico em câncer de mama Exemplo Tratamento quimioterápico em câncer de mama Comparação de tratamento A e B: Grupo A: tratamento por 6 meses Grupo B: somente na 1ª semana Para estabelecer a comparação adequada (fatores prognósticos) entre as pacientes, elas foram pareadas de acordo com idade e condições clínicas.

Tabela Proporções de sobrevivência após 5 anos (desconsideram o pareamento) Tratamento Sim Não Total % sobreviventes A 526 95 621 0,847 B 515 106 0,829 1041 201 1242 0,816 Distribuição de sobrevivência segundo tratamento

Distribuição da sobrevivência dos pares Tabela Sim Não Total 510 16 526 5 90 95 515 106 621 B A Distribuição da sobrevivência dos pares

Exemplo Calculando X2: X² = (│B – C │- 1)² X² = (│16- 5│- 1)² = B + C = 4,76 16 + 5

Exemplo

Conclusão X²McN calculado = 4,76 e X² tabelado = 3,84 4,76 > 3,84 Rejeitar hipótese H0  tratamento A igual a tratamento B. Sendo assim, há evidências estatísticas de diferença entre os tratamentos (hipótese H1). O tratamento A forneceu melhores resultados.

Obrigado!