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Introdução à Estatística

Introdução à Estatística. Dr. Renato M.E. Sabbatini Instituto Edumed. O Progresso Científico da Medicina. A Medicina Científica. A ciência só aceita como verdadeiro a qu ilo que é comprovado pelo método científico. Método Científico.

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Introdução à Estatística

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Presentation Transcript

  1. Introdução à Estatística Dr. Renato M.E. Sabbatini Instituto Edumed

  2. O Progresso Científico da Medicina

  3. A Medicina Científica A ciência só aceita como verdadeiro aquilo que é comprovado pelo método científico

  4. Método Científico Conjunto de etapas objetivas e ordenadas, a serem vencidas na investigação de um fenômeno

  5. Análise Hipótese Dados Conclusões Decisão Método Científico

  6. Objetivos da Pesquisa Clínica • Meta:Adicionar e integrar novos conhecimentos à ciência médica • Método:Utilizarcontroles e análise rigorosos e objetivos, para assegurar a validade dos resultados

  7. Objetivos da Pesquisa Clínica • Aplicação:Derivar resultados que tenham aplicabilidade prática na prevenção, diagnóstico e terapia de doenças

  8. Pesquisa Experimental: Exemplo • Objetivo: determinar se a sobrevida de pacientes com leucemia aumenta com Glivec • Grupo controle: recebe um placebo • Grupo experimental: recebe Glivec

  9. Estatística ! Análise de Dados • Análise qualitativa • Análise quantitativa

  10. O que é estatística? Porque a estatística é necessária?

  11. Distribuição dos pesos de adultos normais de 30 a 40 anos de idade Porque os fenômenos biológicos são muito variáveis!

  12. E porque eles são tão variáveis?

  13. Para que a evolução possa acontecer...

  14. Fontes de variação biológica Fenômenos complexos Fenômenos aleatórios

  15. Interações organismo-ambiente Gêmeos univitelinos criados separadamente são diferentes aos 45 anos Interação genes e radiação UV no câncer de pele

  16. Porque usar estatística? • Os resultados sempre são variáveis, principalmente em biologia e medicina • As conclusões são probabilísticas (incerteza) • Portanto: é necessário ter técnicas quantitativas para tomar decisões com a maior certeza possível

  17. A estatística fornece dos princípios e métodos para • Planejar investigações • Coletar dados • Descrever e apresentar dados e resultados • Interpretar os resultados

  18. Perguntas de pesquisa • Com que idade ocorre o diagnóstico de mieloma? • É diferente a incidência de mieloma em ambos os sexos? • O número de plaquetas se relaciona com a idade? • O tratamento melhora a sobrevida dos pacientes?

  19. Variável Distribuição População Probabilidade Descrição Inferência Covariação Efeito Conceitos básicos

  20. AmostraÉ o subconjunto da população em que se estuda o fenômeno População e amostra PopulaçãoO universo de indivíduos em que se deseja estudar um fenômeno

  21. Variável Sexo Idade Estatura Peso Na+ Ca++ Hemoglobina No.eritrócitos No.plaquetas Diagnóstico Índ.Karnofsky etc VariávelÉ uma observação ou dado coletado sobre um indivíduo

  22. Tipos de variáveis • Variáveis categóricas • nominais (ex.: sexo) • ordinais (ex.: classe socioeconômica) • Variáveis numéricas • discretas (ex.: idade em anos) • contínuas (ex.: peso corporal)

  23. Observada Estimada Distribuição da variável

  24. Tipos de distribuições

  25. Descrição % Pacientes Média Variância Kg peso

  26. Medidas de centralidade mediana metade da amostra metade da amostra média

  27. Medidas de dispersão mínimo máximo gama quartil superior quartil inferior gama ¼ da amostra ¼ da amostra

  28. Probabilidade P=0.10 de ter um valor de 12

  29. Probabilidade Soma de probabilidades Área da curva

  30. Inferência • Cálculo do parâmetro populacional a partir do amostral (estimativa) • Aceitação ou rejeição de uma hipótese com base na análise de dados

  31. Erros de classificação Normais Diabéticos Glicemia em mg/dL

  32. Erros de classificação Realidade Estudo

  33. Planejamento experimental • Determinação prévia das variáveis a serem coletadas, tipos e tamanho dos grupos, formas de amostragem, ordem e coleta dos dados, etc. • Os tipos de análise estatística a serem usadas

  34. Seleção da estatística • Tipo de variável medidaNominal, ordinal, discreta, contínua • Número de variáveis analisadas simultaneamenteUnivariado, bivariado, multivariado • Tipo de distribuição da variávelNormal, binomial, não paramétrica, etc. • O tipo de inferência a ser feita

  35. Tipos de comparação estatística • De uma amostra e uma população • De uma amostra com ela mesma • De duas amostras pareadas • De duas amostras não pareadas

  36. Seleção de testes

  37. Teste de variáveis nominais Experimental Controle Com efeito Sem efeito Teste de associação ou contingência: X2

  38. Exemplo de teste de variáveis nominais Fumantes Não fumantes 23 98 Câncer 1678 8129 Sem câncer X2 = 332.07 probablilidade=0.000. Risco relativo= 4.73

  39. Correlação linear

  40. Teste de diferenças • Teste t de “Student” • Para detectar diferenças entre duas amostras, em uma variável contínua com distribuição normal • Calcula-se o parâmetro t:t = f(m1/v1,m2/v2)

  41. Teste de diferenças • Hipótese nula: o t não é diferente de zero, as diferenças entre as amostras é devida ao acaso, com uma certa probabilidade (p.ex. p < 0.05). • Essa probabilidade é o ponto de corte para se tomar a decisão

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