Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas - 9ª aula -

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Análise Estatística Testes de Hipóteses.
Advertisements

Estatística Não Paramétrica ANOVA de Kruskal-Wallis Ivan Balducci FOSJC / Unesp.
2.5 INFERÊNCIAS SOBRE A DIFERENÇA NAS MÉDIAS, COMPARAÇÕES EMPARELHADAS
Design & Analysis of Experiments 7E 2009 Montgomery
Faculdade de Odontologia
PLANEJAMENTO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS
Análise de Medidas Repetidas: Áreas de Uso
Distribuição F Considere duas populações com distribuição de Gauss com médias 1, 2 e variâncias 12 e 22 . Retire uma amostra aleatória de tamanho.
Interfaces da Bioestatística na Pesquisa Clínica
One-Way ANOVA Com mais de duas amostras independentes de indivíduos queremos saber se as médias dos grupos na população são iguais.
ANOVA Prof. Herondino.
ME623 Planejamento e Pesquisa
EXPERIMENTO FATORIAL SHEILA REGINA ORO.
ME623 Planejamento e Pesquisa
ME623A Planejamento e Pesquisa. Não Interação no Modelo de 2 Fatores A presença de interação tem um impacto na interpretação dos dados No entanto, se.
ME623A Planejamento e Pesquisa
ME623A Planejamento e Pesquisa
Laís Araújo Lopes de Souza
Aula 8. Inferência para várias populações normais. ANOVA
ANOVA: Análise de Variância APLICAÇÃO.
Etapa Estatística Planejamento Análise Estatística Efeito de sequência
Diogo Fernando Bornancin Costa Fábio de H.C.R. dos Santos
PLANEJAMENTO DO EXPERIMENTO
Aula 5 - Método experimental ou de seleção aleatória
Introdução à Estatística
Curso de Introdução à Metodologia Científica
Mario de Andrade Lira Junior lira.pro.br\wordpress 2/4/2015 lira.pro.br\wordpress - Reservados todos os direitos autorais.
Aplicações Estatísticas uma rápida abordagem
Universidade Federal Fluminense Faculdade de Medicina Mestrado Profissional em Saúde Materno-Infantil 2011 BIOESTATÍSTICA-aula 6 Prof. Cristina Ortiz Valete.
Estatística e Probabilidade
Análise multivariável
Introdução ao Curso e Análise Descritiva de Dados ESTATISTICA Aula 1 1PROF: CÉLIO SOUZA.
Estatística Geral (Elementos de Probabilidade)
Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO 2015 Análise de Variância (ANOVA) Camilo Daleles Rennó
ANOVA do Delineamento Em Blocos Casualizados (DBC)
Professor Antonio Carlos Coelho
PLANEJAMENTO DO EXPERIMENTO
Especialização em Pesquisa Clínica Módulo 3 – Epidemiologia e Bioestatística Daniel Kashiwamura Scheffer 1o. Semestre – 2009.
Regressão e Previsão Numérica.
MÉTODO CIENTÍFICO Hipóteses (conjecturas, modelos, teoria)
ERROS E TRATAMENTO DE DADOS ANALÍTICOS
Regressão.
Aula 6. Delineamento amostral
Teste Qui-quadrado Comparando proporções
Análise de Variância one-way two-way
Disciplina Engenharia da Qualidade II
Análise de Variância medidas repetidas: one-way two-way
Resumo – principais tipos de estudo
Principais delineamentos de estudos epidemiológicos
PESQUISA EM PSICOLOGIA
ME623A Planejamento e Pesquisa
INTRODUÇÃO À BIOESTATÍSTICA PROFESSORA: Carolina Peixinho
Testes de Hipóteses.
B IOESTATÍSTICA Aline Mota de Barros Marcellini. Literatura científica: “diferença estaticamente significativa”; “teste de qui-quadrado associação positiva”;
Prof. Marllus Gustavo Ferreira Passos das Neves
Análise de Variância (ANOVA)
É o conjunto de métodos estatísticos usados no tratamento da variabilidade nas ciências médicas e biológicas. A Bioestatística fornece métodos para decisões,
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas - 7ª aula -
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas - 11ª aula -
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas - 8ª aula -
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas 10ª aula.
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas 8ª aula - Prática.
Testes de Hipóteses.
Média e valor médio No estudo da estatística descritiva, para além das tabelas de frequências e gráficos, estudam-se outros métodos para resumir a informação.
VARIÁVEL ALEATÓRIA Profa. Ana Clara Guedes. Tomemos o exemplo da variável “peso ao nascer”. A variabilidade dos pesos ao nascer de meninos, com mesma.
Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO 2016 Apresentação da Disciplina Camilo Daleles Rennó
UNIDADE : MEDIDADS DE ASSOCIAÇÃO E CORRELAÇÃO
Critérios de Escolha dos Métodos Estatísticos
Como construir modelos empíricos. Nos modelos estudados, cada fator foi fixado em dois níveis Por esta razão temos que nos contentar com uma visão limitada.
Transcrição da apresentação:

Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas - 9ª aula -

Motivação Oliveira-Maul et al. (2013). Aging, Diabetes, and Hypertension Are Associated With Decreased Nasal Mucociliary Clearance Descriptive statistics are presented as means ± SD. The sex, BMI, SF-36 physical and mental component summary data, BP, heart rate, pulse oximetry, blood glucose, STT, mucus airflow clearability, and contact angle data are described for each age group ( < 40 years, years, and  60 years) in the healthy and the DM and/or HTN groups and were analyzed by two- way analysis of variance with post hoc correction by Bonferroni adjustment.

Exemplos 1) Comparação de graus médios de melhora em pacientes Esquizofrênicos ou Depressivos submetidos a três tipos de tratamento 2) O desempenho em um teste de labirinto foi avaliado em três raças de camundongo sob duas condições ambientais, sendo atribuído a cada camundongo um escores para erro.

3) Dois métodos que promovem a retirada de magnésio da água estão sendo estudados. Sabe-se que a duração do tratamento pode influir na concentração residual do magnésio na água. Foram então retiradas, de forma aleatória, três amostras da água tratada com cada um dos métodos em dois momentos: uma hora e duas horas após o início do tratamento. Em cada amostra foi medida a concentração residual de magnésio, em gramas por centímetro cúbico, e os resultados obtidos são apresentados na tabela a seguir

ANOVA com dois fatores - amostras independentes dois fatores: duas variáveis classificatórias permite avaliar o efeito simultâneo das duas variáveis mesmo número de observações em cada tratamento (r) restrição raramente satisfeita em estudos observacionais. Por ex: comparar pesos de bebês de ambos os sexos segundo categorias de idade gestacional

ANOVA com dois fatores - amostras independentes Exemplo: Graus médios de melhora em pacientes com transtornos mentais (esquizofrênicos ou depressivos) Três pacientes de cada grupo foram tratados com uma de 3 drogas Variável Resposta: grau de melhora = diferença entre os graus obtidos em uma escala de ajuste emocional, antes e após o tratamento

Fator : Grupo 2 níveis Esquisofrênicos Depressivos Fator: Droga 3 níveis Droga 1 Droga 2 Droga 3 tratamentos 6 tratamentos r=3 n=18

Temos agora amostras de tamanho r de a *b populações Vamos supor que nessas populações a variável resposta tem distribuição Normal com a mesma variância Fator A : a níveis Fator B : b níveis

As hipóteses de interesse são: H 01 :As médias da variável resposta são iguais nos diferentes níveis do fator A. H 02 : As médias da variável resposta são iguais nos diferentes níveis do fator B. H 03 : Não existe interação entre A e B ?

Gráfico com as médias amostrais no exemplo

Nível 1Nível 2Nível 3 Nível 1 Nível 2 Fator A Fator B Ilustração de não existência de interação : gráfico das médias nos tratamentos

Nível 1Nível 2Nível 3 Nível 1 Nível 2 Fator A Fator B Ilustração de existência de interação: representação das médias nos tratamentos

Exemplo ( continuação) Analysis of Variance for Nota Source DF SS MS F P Grupo 1 18,00 18,00 2,04 0,179 Droga 2 48,00 24,00 2,72 0,106 Interaction 2 144,00 72,00 8,15 0,006 Error ,00 8,83 Total ,00 Existe efeito de interação entre Droga e Grupo A diferença entre as médias dos escores com as três drogas depende do grupo A diferença entre as médias das notas nos dois grupos depende da droga

Para detectar as diferenças existentes entre as médias, métodos de comparações múltiplas devem ser aplicados às médias das caselas

Exemplo O desempenho em um teste de labirinto foi avaliado em três raças de camundongo sob duas condições ambientais. Os escores para erro atribuídos aos 48 camundongos são apresentados na tabela a seguir. O objetivo do estudo é avaliar se o erro no teste está associado à raça ou ao ambiente

Raça AmbienteR1R2R3 Livre Restrito Dados

Resumo descritivo do Escore por ambiente e Raça Descriptive Statistics: Escore Ambiente = Livre Variable Raça N Mean StDev Minimum Median Maximum Escore R1 8 30,25 24,02 10,00 24,00 86,00 R2 8 45,38 24,80 14,00 38,50 83,00 R3 8 68,4 36,6 23,0 69,5 122,0 Ambiente = Restrito Variable Raça N Mean StDev Minimum Median Maximum Escore R1 8 51,4 29,9 19,0 40,0 93,0 R2 8 90,0 30,6 35,0 94,0 126,0 R ,3 40,8 38,0 124,0 153,0

As hipóteses de interesse são: H 01 :As médias do escore são iguais nos dois ambientes H 02 : As médias do escore são iguais nas três raças H 03 : Não existe interação entre raça e ambiente

Two-way ANOVA: Escore versus Ambiente; Raça Source DF SS MS F P Ambiente , ,5 14,81 0,000 Raça ,2 9077,1 9,04 0,001 Interaction ,2 617,6 0,61 0,546 Error ,6 1004,6 Total ,5 Resultado do método de Tukey para Raça: R1 x R2 : p=0,054 R1 x R3 : p<0,001 R2 x R3 : p=0,169 Conclusões...

Verificação das suposições Normalidade

Teste de Bartlett : p=0,714 Igualdade de variâncias

Mais de uma medida é feita em um mesmo indivíduo: medidas no tempo ou em diferentes condições experimentais generalização do teste t-pareado ANOVA com um fator e medidas repetidas

Nível 1Nível 2... Nível k Fator indivíduo 1 indivíduo 2 indivíduo n x x... x Estrutura geral dos dados

Vantagens 1) Os tratamentos são comparados diretamente na mesma unidade experimental, eliminando toda fonte de variabilidade entre os indivíduos do erro experimental 2) Economia de unidades experimentais

Desvantagens Pode ocorrer carryover effect, ou algum efeito da ordem em que os tratamentos são aplicados Para corrigir esses problemas : 1) aleatorizar a ordem de administração dos tratamentos (se possível) 2) permitir que seja dado um período de tempo suficiente entre a administração de dois tratamentos

A hipótese de interesse é: H 0 : as médias da variável resposta nos diferentes níveis do fator de interesse são iguais

Exemplo ( Altman, 1999) Frequência cardíaca em 9 pacientes com insuficiência cardíaca antes e 30, 60 e 120 min após a administração de uma droga

Análise descritiva

Gráfico de perfis

A hipótese de interesse é: H 0 : as médias da pulsação nos quatro tempos são iguais O modelo estatístico que permite testar a hipótese acima envolve conceitos que estão fora do escopo deste curso