Aula 7
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\u2022 Por exemplo, em um estudo em que a \u2022 Por exemplo, em um estudo em que a 
resposta é aparecimento de doença 
(sim/não), observamos a proporção de 
doentes e de não doentes. 
\u2022 No caso de resposta categórica, de forma 
análoga, são comparadas proporções em 
cada categoria.
Análise para Resposta Análise para Resposta 
Categórica Categórica 
\u2022 Estimação de uma proporção
\u2022 Problema: Estimar uma proporção referente à 
população de interesse. Geralmente em 
pesquisas clínicas esta proporção é a pesquisas clínicas esta proporção é a 
freqüência de um evento ou a prevalência de 
uma doença. 
\u2022 Exemplo: Um pesquisador deseja estimar a 
prevalência de tuberculose em sua cidade 
entre crianças até 5 anos de idade. Ele supõe 
que a verdadeira taxa dificilmente excede 20% 
e deseja que a diferença entre a prevalência 
real e estimada seja de até 5%.
Análise para Resposta Análise para Resposta 
Categórica Categórica 
\u2022 Teste de uma proporção
\u2022 Problema: Comparar uma proporção a ser observada 
com outra já existente, seja em dados de literatura ou 
em pesquisas anteriores. Muitas vezes este tipo de em pesquisas anteriores. Muitas vezes este tipo de 
problema ocorre quando se tem dúvida a respeito de 
alguma proporção já conhecida, ou então quando se 
deseja comparar a proporção de um estudo já 
concluído com outro que se pretende fazer. 
\u2022 Exemplo: A proporção de pacientes de câncer 
curados após 5 anos de tratamento é, segundo a 
literatura, de 50%. Um pesquisador deseja investigar 
se esta taxa é verdadeira para um determinado 
hospital.
Análise para Resposta Análise para Resposta 
Categórica Categórica 
\u2022 Comparação de duas proporções
\u2022 Problema: Comparar as proporções de duas 
populações. Neste caso, o pesquisador observa as 
proporções em dois grupos distintos e as compara com proporções em dois grupos distintos e as compara com 
o objetivo de saber se a proporção de interesse é a 
mesma nos dois grupos ou não.
\u2022 Exemplo: Acredita-se que a proporção de pacientes 
que apresentam complicações após um tipo de cirurgia 
é de 5% enquanto que a proporção de pessoas que 
têm complicações após um segundo tipo de cirurgia é 
de 15%. Deseja-se fazer uma pesquisa com o intuito 
de comprovar estatisticamente que o primeiro tipo de 
cirurgia é mais eficiente que o segundo.
Análise para Resposta Análise para Resposta 
Categórica Categórica 
\u2022 Estudo caso-controle
\u2022 Problema: Comparar um grupo de doentes 
(casos) e um grupo de pessoas não doentes 
(controles). O objetivo é verificar se os casos 
diferem significativamente dos controles, em diferem significativamente dos controles, em 
relação à exposição a um dado fator de 
risco.
\u2022 Exemplo: A eficácia da vacina BCG na 
prevenção da tuberculose está em dúvida e 
um estudo foi designado para comparar a 
taxa de vacinação entre um grupo de 
pessoas tuberculosas e um grupo controle.
Análise para Resposta Análise para Resposta 
Categórica Categórica 
\u2022 Estudo de coorte
\u2022 Problema: Comparar um grupo exposto a \u2022 Problema: Comparar um grupo exposto a 
um fator de risco e outro grupo não 
exposto. Visa verificar se indivíduos 
expostos ao fator de risco desenvolvem a 
doença em questão, em maior ou menor 
proporção, do que um grupo de indivíduos 
não expostos.
Análise para Resposta Análise para Resposta 
Categórica Categórica 
\u2022 Estudo de coorte
\u2022 Exemplo: Duas terapias para um determinado 
tipo de câncer estão sendo avaliadas por um 
estudo de coorte. Pacientes serão aleatorizados estudo de coorte. Pacientes serão aleatorizados 
entre os tratamentos A e B e seguidos por 5 
anos após o início do tratamento até o 
reaparecimento (reocorrência) da doença. O 
tratamento A é uma nova terapia que será 
amplamente utilizada se demonstrado que ela 
reduz à metade o risco de reocorrência nos 
primeiros 5 anos de tratamento.
Delineamentos CorrelacionaisDelineamentos Correlacionais
\u2022 Variáveis Relacionadas, Correlacionadas 
ou Covariadas.
\u2022 Ex. Medo de Estatística x Procrastinação
\u2022 Ex. Fumo x Câncer\u2022 Ex. Fumo x Câncer
\u2022 Não se pode inferir causação a partir de 
uma correlação.
Delineamentos CorrelacionaisDelineamentos Correlacionais
\u2639\u2639\u2639\u2639
AngústiaAngústia
\u2639\u2639\u2639\u2639
Ansiedade
\u2639\u2639\u2639\u2639
Depressão
Projeto ExperimentalProjeto Experimental
\u2022 Manipular uma variável e ver o 
efeito obtido na outra variável.
\u2022 Alocação aleatória dos 
participantes diminui o efeito das 
variáveis de confusão.
\u2022 Replicação.
DelineamentoDelineamento
EntreEntre ParticipantesParticipantes
Metade dos participantes\ufffd
Grupo 1
Metade dos participantes
Grupo 2
DelineamentoDelineamento
DentreDentre ParticipantesParticipantes
Situação 1 Situação 2
Todos os 
participantes\ufffd Todos os participantes
ContrabalanceamentoContrabalanceamento
Metade dos 
\ufffd Metade dos 
Situação 1 Situação 2
Metade dos 
participantes\ufffd Metade dos participantes
Metade dos 
participantes\ufffd
Metade dos 
participantes
Lógica dos Testes de Lógica dos Testes de 
HipótesesHipóteses
\u2022 Formular as hipóteses
\u2022 Medir as variáveis envolvidas e 
examinar o relacionamento entre elasexaminar o relacionamento entre elas
\u2022 Calcular a probabilidade de obter tal 
relacionamento se não existir relação 
alguma na população (se a hipótese 
nula for verdadeira)
Lógica dos Testes de Lógica dos Testes de 
HipótesesHipóteses
\u2022 Se esta probabilidade calculada é 
suficientemente pequena, sugere 
que o padrão encontrado é impro-que o padrão encontrado é impro-
vável de ter se originado por acaso 
e, desta forma, provavelmente 
reflete um relacionamento genuíno 
na população.
Nível de SignificânciaNível de Significância
\u2022 Resultado \u201csignificativo\u201d
\u2022 = Estatisticamente significativo
\u2022 p \u2264 5% (0,05)\u2022 p \u2264 5% (0,05)
\u2022 Supondo que a hipótese nula seja 
verdadeira, se a Probabilidade de se 
obter um efeito devido ao erro amostral 
(ou ao acaso) for menor do que 5%, 
então o resultado é significativo.
ErrosErros
\u2022 Erro Tipo I -\u3b1
\u2022 Rejeitar H sendo verdadeira\u2022 Rejeitar H0 sendo verdadeira
\u2022 Erro Tipo II - \u3b2
\u2022 Não Rejeitar H0 sendo falsa
\u2022 Poder do teste (1- \u3b2)
Requisitos para os Testes Requisitos para os Testes 
ParamétricosParamétricos
\u2022 População normalmente distribuída.
\u2022 Homogeneidade das Variâncias
\u2022 Não existem outliers
RevisãoRevisão
\u2022 Execução da 
Pesquisa
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\u2022 Execução da Pesquisa