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Resumo - Análise inferencial

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ANÁLISE INFERENCIAL - HG | Luíza Moura e Vitória Neves 
ANÁLISE INFERENCIAL 
O QUE É? 
Fornece uma informação para a população a partir de uma amostra. 
 É uma análise estatística; 
 Usam a matemática para fazer as estimativas (sabe se algo funciona ou não). 
Exemplo: estudo fase 3 das vacinas da COVID-19. 
 Mostra a taxa de mortalidade, eficácia etc. 
 
Teste de hipóteses = teste estatístico que dá o “poder” de extrapolar os dados para a população 
O QUE PRECISA SABER? 
 Tipo de variável: categórica ou numérica? 
 Objetivo do estudo; 
 O que pretende ser analisado; 
 Distribuição da amostra: paramétrica ou não paramétrica; 
 Pareado ou Não Pareado? 
TIPO DE VARIÁVEL: CATEGÓRICA OU NUMÉRICA? 
Precisa ter 2 variáveis para obter a análise inferencial e isso precisa estar casado com o objetivo do estudo. 
 Por exemplo: quer avaliar a qualidade do sono dos alunos de medicina no ensino PBL e no tradicional. 
Nesse cenário tem 2 variáveis (escore do sono e a metodologia de ensino). 
A!! Se tiver só 1 variável, configura-se como análise descritiva. 
 Isso porque não testa nada, apenas avalia a qualidade do sono. 
VOCÊ DEVE SE PERGUNTA: 
Se eu tenho as variáveis, de que tipo elas são? Categórica ou numérica? 
 Exemplo: a metodologia de ensino representa a variável categórica; e o escore do sono é numérica; 
 Então eu sei o objetivo do estudo: comparar o escore do sono de acordo à metodologia de 
ensino; 
 E sei também o que pretende ser analisado. 
 
 
 
ANÁLISE INFERENCIAL - HG | Luíza Moura e Vitória Neves 
RELEMBRANDO AS VARIÁVEIS 
 
DISTRIBUIÇÃO DA AMOSTRA: PARAMÉTRICA OU NÃO PARAMÉTRICA 
Se eu tenho uma variável numérica na minha análise, preciso avaliar a normalidade desse escore para 
definir se vai representar por média e por mediana; 
E mais, se vai usar teste paramétrico (sinônimo de normalidade) ou não paramétrico (sinônimo de não 
normal). 
 Então se tem o escore de sono e ela se comportou normal, usa os testes paramétricos. 
COMO AVALIAR A NORMALIDADE? 
ESTATÍSTICA DESCRITIVA: 
 Observar histograma: análise gráfica que mostra a distribuição da variável numérica e se ela se 
assemelha a curva de Gauss; 
 Observar tamanho do desvio-padrão: avaliar se o desvio está até 50% da média; 
 Observar diferença entre média e mediana: quanto mais próxima a média da mediana, melhor; 
 Skewness: avalia simetria da curva – entre – entre -5 e +5; 
 Kurtosis: determina curva achatada e curva apiculada – entre -5 e +5; 
TESTES ESTATÍSTICOS PARA A AVALIAR A NORMALIDADE: 
 Kolmogorov-smirnov: amostras >50 pessoas; 
 Shapiro-wilk: amostra <50 pessoas. 
Nula: não há variabilidade – Amostra normal (p>0,05); 
Alternativa: há variabilidade – Amostra não normal (p<0,05). 
PAREADO OU NÃO PAREADO? 
Pareado: quando o mesmo indivíduo é avaliado aquela variável em 2 momentos diferentes - antes e 
depois. 
 Exemplo: quero testar se há redução da PA em pacientes submetidos a determinado exercício físico – 
então tem a varíavel PA antes do exercício e PA depois do exercício. 
Não pareado: indivíduos avaliados em um único momento; grupo distintos. 
 Exemplo: comparar o escore de sono da galera da UNIME no PBL e galera da UFBA no tradicional. 
 
ANÁLISE INFERENCIAL - HG | Luíza Moura e Vitória Neves 
 
PARA NÃO ERRAR A ANÁLISE DO TESTE ESTATÍSTO: 
 Precisa saber o tipo de variável, a distribuição da amostra em normal e não normal e conceito de 
pareado ou não pareado. 
VARIÁVEL CATEGÓRICA-CATEGÓRICA 
 
QUI-QUADRADO 
 Teste estatístico que compara variáveis categóricas; 
 Tem como objetivo determinar a associação; 
 Tem a mesma interpretação que o valor de p. 
EXEMPLO: 
 
Aí tem 2 variáveis categóricas: diabetes e sexo 
 Se faz essa comparação e encontra p<0,05, significa que existe diferença entre a taxa de diabético 
entre homem e mulher; 
 Se p>0,05, indica que é igual – não existe diferença entre a taxa de diabético entre homem e mulher. 
 
P>0,05, então indica que não existe diferença entre a taxa de diabético entre homem e mulher. 
 
ANÁLISE INFERENCIAL - HG | Luíza Moura e Vitória Neves 
EXEMPLO: 
 
 Variáveis categóricas: climatério (sim ou não) e grupo que pertence (radiofrequência ou controle); 
 Não pareado. 
Então utilizou o qui-quadrado. 
 Como valor de p>0,05, revela que não há diferença na proporção de mulheres que estão no 
climatério no grupo radio comparado ao grupo controle. 
 EXEMPLO: 
 
2 variáveis categóricas: complicação pulmonar (sim ou não) e grupo que pertence (G1: fez fisio; G2: não fez 
fisio) 
Não pareado: porque não avaliou com a mesma variável (G1 e G2) 
P<0,05: implica que há diferença na taxa de complicação entre o grupo que fez fisioterapia e o outro que 
não fez fisio 
 Ou seja, quem fez fisio teve menos complicação que o grupo que não fez fisio nesse artigo. 
 
ANÁLISE INFERENCIAL - HG | Luíza Moura e Vitória Neves 
MAC-NEMAR 
Precisa que ter 2 variáveis categóricas dicotômicas de forma pareada. 
 
EXEMPLO: 
 
Legenda: letra e: conta o número de crianças que teve resfriado aos 12 anos e continua tendo com 14; letra 
h: mostra quem não teve resfriado com 12 ano e não teve; letra f: quem teve resfriado antes e melhorou; 
letra g: crianças que não tinha resfriado com 12 anos e passou a ter com 14 anos. 
Variáveis: resfriado com 12 anos e resfriado com 14 anos. 
 Ou seja, é a mesma variável mensurada em 2 momentos diferentes. 
Pareada: comparou depois de 2 anos se o mesmo grupo apresentava resfriado – ia aumentando ou 
diminuindo? 
P<0,05: indica que mais pessoas pioraram do que melhoraram do resfriado. 
 Houve sim um aumento significante da prevalência de resfriado nessa problemática. 
A!! É um teste não muito usado, porque os testes de medicina usam variáveis numéricas. 
 
 
ANÁLISE INFERENCIAL - HG | Luíza Moura e Vitória Neves 
 
VARIÁVEL CATEGÓRICA-NUMÉRICA 
Se tem variável numérica, tem que avaliar a normalidade (olha lá em cima) 
 
TESTE T INDEPENDENTE OU NÃO PAREADO 
Aplica o teste quando desejar comparar a média em 2 grupos independentes. 
 Ou seja, 1 variável categórica que tem 2 categorias; 
Só que para isso, a variável numérica precisa ser representada por média, porque precisa ter amostra 
normal. 
 Amostra paramétrica: variável numérica; 
Desfecho é numérico. 
 Exemplo: comparar a média de idade das participantes de 2 grupos diferentes. 
 Usa esse teste, caso a variável idade tenha distribuição normal. 
 
Legenda: variável categórica (remédio e placebo); variável numérica (PAS) – tendo essa VARIÁVEL 
NORMAL, aplica o teste. 
 
 
 
 
 
 
 
ANÁLISE INFERENCIAL - HG | Luíza Moura e Vitória Neves 
EXEMPLO: 
 
Usa o teste T independente, porque o autor usou a variável numérica idade (com média e desvio padrão 
calculado, confiamos que é normal) e a variável categórica “grupo que pertence” (radiofrequência ou 
controle); 
P>0,05: permanece a hipótese nula, dizendo que a idade entre os grupos não é diferente (permanece igual) 
OBSERVAÇÃO: 
Como fazer a análise crítica da análise estatística? 
Toda tabela de artigo diz cada teste que utilizou; 
 Se por algum acaso, nesse exemplo, tivesse outro teste na variável idade e não fosse o teste T 
independente, ele cometeu algum equívoco. 
Qual o problema disso? 
Principalmente para desfecho numérico, porque temos 2 opções (teste paramétrico ou não paramétrico), o 
autor pode trocar o teste para tentar omitir uma significância estatística ou possuir a significância 
estatística. 
 
Então a cascata de avaliação do artigo é: 
 O autor representou por média e desvio padrão (estou atribuindo que é normal), logo ele precisa usar 
os testes paramétricos; 
 Se o autor representou por média de desvio padrão, mas usa os testes NÃO paramétricos, está errado. 
↑ AQUI TRAZEMOS A AVALIAÇÃO CRÍTICA 
Se o autor apresentar mediana e intervalo interquartil e usar teste paramétricos. 
 Não pode acontecer, porque quem estuda as fórmulas dos testes

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