Estatística aplicada a ensaios clínicos

Apresentação em tema: "Estatística aplicada a ensaios clínicos"— Transcrição da apresentação:

1 Estatística aplicada a ensaios clínicos
RAL Luís Vicente Garcia Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto

2 Estatística aplicada a ensaios clínicos
aula 11

3 O que eu adoro em ti não são teus olhos, teus lindos olhos cheios de mistério, por cujo brilho os homens deixariam da terra inteira o mais soberbo império O que eu adoro em ti, ouve, é tu'alma, pura como o sorrir de uma criança, alheia ao mundo, alheia aos preconceitos, rica de crenças, rica de esperança. Fagundes Varela

4 comparação com justiça
verdadeiro estado da natureza o réu é inocente o réu é culpado erro tipo I veredito culpado justiça Decisão erro tipo II veredito inocente justiça

5 se p ≤ α se p > α critério de decisão baseado em p rejeitar H0
não é possível rejeitar H0

6 Menos de 5% de probabilidade
Em outras palavras p < 0,05 Menos de 5% de probabilidade de que o resultado seja um “acaso feliz”

7 intervalo de confiança
comparação entre duas médias média 1 53,4 45,9 média 2 62,8 47,2 diferença - 9,4 -1,3 IC (95%) {7,6 – 11,2} {-3,3 – 0,30} não contém o zero médias são diferentes

8 intervalo de confiança
comparação entre duas médias média 1 53,4 45,9 média 2 62,8 47,2 diferença - 9,4 -1,3 IC (95%) {7,6 – 11,2} {-3,3 – 0,30} contém o zero médias iguais

9 intervalo de confiança
PAM anos < 55 > 70

10 experimentação medicamento para determinação do sexo

11 antes de encomendar para a cegonha,
escolha do sexo do bebê basta tomar, antes de encomendar para a cegonha, dois comprimidos.

12 escolha o sexo do bebê. advertência: nunca tomar um de cada cor

13 Experimento 1 + 100 mulheres primigestas feto único

14 depois de 9 meses resultado 52 meninas

15 Experimento 2 + 100 mulheres primigestas feto único

16 depois de 9 meses resultado 97 meninas

17 conclusão Estudo 1? Estudo 2?

18 erro máximo da estimativa ou margem de erro
Tamanho da Amostra erro máximo da estimativa ou margem de erro E = valor crítico.DP população E = Z n

19 Desvio padrão da distribuição Amostral de Médias
erro padrão da média

20 Tamanho da Amostra n = 2 E valor crítico.
não depende do tamanho N da população

21 Tamanho da Amostra n = 2 E valor crítico. depende:
grau de confiança desejado margem de erro desvio-padrão da população depende:

22 tamanho da amostra n = E 2 valor crítico.
Um economista deseja estimar a renda média para o primeiro ano de trabalho de um ortopedista. Qual será o n de ortopedistas que deverão incluídos na amostra se o economista deseja ter 95% de confiança em que a média amostral esteja a menos de 500 reais da verdadeira média populacional.

23 Exemplo 2 1, n = 500 desvio padrão n = 600,25

24 Tamanho da Amostra (para proporções) 2 Zc n = pq E

25 2 n = E Tamanho da Amostra (para proporções) Zc pq pesquisa eleitoral
95% de confiança precisão de 3% (margem de erro)

26 2 n = 0,03 Tamanho da Amostra (para proporções) 1,96 0,5.0,5 1067,11
pesquisa eleitoral 95% de confiança precisão de 3% (margem de erro)

27 2 n ≥ Tamanho da Amostra (dados paramétricos) tα + tβ 2sp2 δ2
s = desvio-padrão δ = diferença entre as duas médias tα e tβ = t crítico Lerman J. Study design in clinical research: sample size estimation and power analysis. Can J Anaesth v. 43, p , 1996.

28 Ipatrópio versus Salbutamol para tratamento da asma
VEF1 de asma tratada = 2 L (média) Desvio padrão de 1 L Investigador gostaria de detectar diferença de 10% ou mais entre os dois grupos de tratamento

29 Ipatrópio versus Salbutamol para tratamento da asma
H0: VEF1 = H1: VEF ≠ Magnitude do efeito: 0,2 L (10% de 2 L) Desvio Padrão = 1 L Magnitude padronizada do efeito: magnitude do efeito/desvio padrão = 0,2 α = 5% Β = 20%

30 Ipatrópio versus Salbutamol para tratamento da asma

31 Poder de um teste Distribuição (normal ou não)
Nível de mensuração (tipo de dado) Número de amostras Dependência entre variáveis

32 comparação com justiça
verdadeiro estado da natureza o réu é inocente o réu é culpado erro tipo I veredito culpado justiça Decisão erro tipo II veredito inocente justiça

33 probabilidade máxima de se rejeitar incorretamente a hipótese nula
Erro tipo I probabilidade máxima de se rejeitar incorretamente a hipótese nula Distribuição (normal ou não) Nível de mensuração (tipo de dado) Número de amostras Dependência entre variáveis

34 Não rejeitamos a hipótese nula quando ela é falsa
Erro tipo II Não rejeitamos a hipótese nula quando ela é falsa Distribuição (normal ou não) Nível de mensuração (tipo de dado) Número de amostras Dependência entre variáveis

35 Concluímos que não há efeito quando ele existe
Erro tipo II Concluímos que não há efeito quando ele existe Distribuição (normal ou não) Nível de mensuração (tipo de dado) Número de amostras Dependência entre variáveis

36 É a probabilidade de se rejeitar H0 quando ela é falsa (1 - )
Distribuição (normal ou não) Nível de mensuração (tipo de dado) Número de amostras Dependência entre variáveis

37 Se  = 20% O pesquisador está disposto a aceitar uma probabilidade
de 80% de encontrar uma relação entre as variáveis quando de fato essa associação existir

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