Critérios de Escolha dos Métodos Estatísticos

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1 Critérios de Escolha dos Métodos Estatísticos

2 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

3 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.

4 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

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

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

7 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

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

9 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

10 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

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

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

13 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

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

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

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

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

18 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:

19 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:

20 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)

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

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

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

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

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

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

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

28 Variáveis Contínuas Distribuição Assimétrica
200 150 Unidade 100 50 Variável

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

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

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

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

33 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

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

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

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

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

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

39 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

40 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

41 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

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

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

44 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

45 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

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

47 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

48 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

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

50 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

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

52 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)

53 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

54 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

55 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

56 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

57 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

58 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

59 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

60 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

61

62 Cálculo do Tamanho Amostral

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

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

65 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

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

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

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

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

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

71 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

72 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

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

74

75

76

77 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.

78 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 *

79 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

80 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

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

82 Comparação entre Proporções
bicaudal

83 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

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

85 Comparação entre Curvas de Eventos
bicaudal

86 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

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

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

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

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

91 Comparação entre Variáveis Quantitativas Testes Paramétricos
bicaudal

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

93 Comparação entre Variáveis Quantitativas Poder da Amostra