Atividade 2 bioestatística e epidemiologia

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Atividade 2
Bioestatística e epidemiologia
“O coeficiente de correlação de Pearson (r) ou coeficiente de correlação produto-momento ou o r de Pearson mede o grau da correlação linear entre duas variáveis quantitativas. É um índice adimensional com valores situados entre -1,0 e 1.0 inclusive, que reflete a intensidade de uma relação linear entre dois conjuntos de dados” (CARMO, 2020).
CARMO, V. Correlação. Florianópolis: Departamento de Informática e Estatística, UFSC, 2020. Disponível em: https://www.inf.ufsc.br/~vera.carmo/Correlacao/Correlacao_Pearson_Spearman_Kendall.pdf. Acesso em: 25 nov. 2020.
 
Considerando o conceito de correlação, analise os gráficos, a seguir, com dados hipotéticos, em que as variáveis analisadas são, no primeiro gráfico: exposição solar e concentração de vitamina D; e no segundo gráfico, o uso de protetor solar e incidência de câncer de pele.
 
Fonte: Elaborada pela autora, 2020.
 
Com base nos conceitos aprendidos e nos gráficos apresentados, analise se as afirmativas são verdadeiras (V) ou falsas (F).
 
I. ( ) As variáveis exposição solar e vitamina D trazem uma correlação positiva e significativa entre si.
II. ( ) As variáveis exposição solar e câncer de pele trazem uma correlação negativa entre si.
III. ( ) A correlação no gráfico da esquerda é mais significativa que a no gráfico da direita, portanto r deve ser mais próximo do valor 1 no primeiro estudo.
IV. ( ) A correlação entre uso de protetor solar e incidência de câncer de pele é negativa.
V. ( ) O valor calculado de r é positivo em ambos os gráficos.
 
Agora, assinale a alternativa com a sequência correta.
R: V-F-V-V-F
Um dos testes de inferência mais utilizados são os de hipóteses. Eles são essenciais para a avaliação de condições e efeitos, indicando se uma hipótese levantada é representativa da realidade ou não. Para isso, os estudos definem H 0 e H 1 e o nível de confiança necessário. Considere um estudo hipotético que deseja verificar o efeito de um suplemento de vitamina D, em uma população conhecidamente deficitária. A hipótese nula indica a concentração média populacional, de 10 ng/mL. O nível de confiança escolhido foi de 92%, e o valor de p calculado em 0,001.
A partir do estudo apresentado e dos conhecimentos prévios sobre testes de hipóteses e análise estatística, analise as afirmativas, verificando se são verdadeiras (V) ou falsas (F).
I. ( ) A hipótese alternativa do estudo é provavelmente H 1
> 10 ng/mL.
II. ( ) O valor de p indica o aceite de H 0 e rejeição de H 1.
III. ( ) O suplemento não foi efetivo em sua função.
IV. ( ) Os dados indicam que a hipótese alternativa deve ser aceita.
V. ( ) O estudo utilizou-se do valor .
Agora, assinale a alternativa com a sequência correta.
R: V-F-F-V-V
“Os testes de hipóteses se dividem em paramétricos e não paramétricos. Os paramétricos são aqueles que utilizam os parâmetros da distribuição, ou uma estimativa destes, para o cálculo de sua estatística. Normalmente, estes testes são mais rigorosos e possuem mais pressuposições para sua validação. Já os não paramétricos utilizam, para o cálculo de sua estatística, postos atribuídos aos dados ordenados e são livres da distribuição de probabilidades dos dados estudados” (REIS; RIBEIRO JÚNIOR, 2007, p. 1).
REIS, G. M.; RIBEIRO JÚNIOR, J. I. Comparação de testes paramétricos e não paramétricos aplicados em delineamentos experimentais. In: SAEPRO, 3., 2007, Viçosa. Anais [...]. Viçosa: UFV, 2007, p. 1-13. Disponível em: http://www.saepro.ufv.br/wp-content/uploads/2007-3.pdf. Acesso em: 3 dez. 2020.
 
Analise os diferentes testes abaixo, identificando se fazem parte dos testes paramétricos ou não paramétricos.
I. Teste-t para uma amostra
II. Teste de Mann-Whitney
III. ANOVA
IV. Teste-t para duas amostras
V. Teste de Wilcoxon
Agora, assinale a alternativa que contenha apenas os testes paramétricos.
R: I,III,IV
As ferramentas estatísticas são amplamente empregadas em estudos clínicos/biológicos. Por exemplo, estudos em que o objetivo é identificar os efeitos de determinado tratamento em uma doença, há testes específicos para indicar justamente o tempo entre a observação inicial e final. Assim, é possível identificar em quanto tempo o grupo tratado apresentou melhoras em relação ao grupo não tratado.
À qual tipo de análise específica o texto se refere?
R: Teste de sobrevida ou sobrevivência 
Um estudo envolvendo a análise de sobrevida de pacientes com doença pulmonar crônica observou que a taxa de óbitos dos pacientes que faziam uso de um medicamento experimental foi sete vezes maior que o grupo controle. O relatório final dos ensaios informou um _________ igual a sete e recomentou o cancelamento do estudo envolvendo tal medicamento.
Considerando os conceitos estudados de análises de sobrevida, qual termo preenche corretamente a lacuna?
R: Hazard-Ratio
“Os testes estatísticos podem ser divididos em dois grandes grupos, conforme fundamentem ou não os seus cálculos na premissa de que a distribuição de frequências dos erros amostrais é normal, as variâncias são homogêneas, os efeitos dos fatores de variação são aditivos e os erros independentes. Se tudo isso ocorrer, é muito provável que a amostra seja aceitavelmente simétrica, terá com certeza apenas um ponto máximo, centrado no intervalo de classe onde está a média da distribuição, e o seu histograma de frequências terá um contorno que seguirá aproximadamente o desenho em forma de sino da curva normal. O cumprimento desses requisitos condiciona, pois a primeira escolha do pesquisador, uma vez que, se forem preenchidos, ele poderá utilizar a estatística paramétrica, cujos testes são em geral mais poderosos do que os da estatística não paramétrica, e, consequentemente, devem ter a preferência do investigador, quando o seu emprego for permitido” (CAMPOS, 2000).
CAMPOS, G. M. A escolha do teste mais adequado. In: Estatística prática para docentes e pós-graduandos. Ribeirão Preto: Departamento de Odontologia Restauradora, Faculdade de Odontologia de Ribeirão Preto - USP, 2000. Disponível em: http://www.forp.usp.br/restauradora/gmc/gmc_livro/gmc_livro_cap14.html. Acesso em: 25 nov. 2020.
 
Considerando os testes paramétricos e não paramétricos, assinale a alternativa correta.
R: Testes paramétricos são aplicados em distribuições normais e em distribuições assimétricas
As hipóteses alternativas se contrapõem à hipótese nula. Assim, enquanto na hipótese nula é esperado uma observação sem efeito, na hipótese alternativa é indicado o efeito esperado. Todavia, a hipótese alternativa pode se apresentar de diferentes formas, dependendo do tipo e objetivo do estudo, sendo classificadas como bilaterais à esquerda, à direita ou unilaterais.
Considere, então, que:
1. Teste unilateral à esquerda
2. Teste unilateral à direita
3. Teste bilateral
Enumere as situações, indicando qual teste (1, 2 ou 3) seria mais indicado como hipótese alternativa nos seguintes estudos.
( ) Análise do efeito de um medicamento para redução da pressão arterial, com H0 = 140  mmHg.
( ) Estudo sobre suplemento de cálcio em pessoas com osteoporose, com H0 = 5 mg/dL.
( ) Controle de qualidade da concentração de um composto ativo em determinado ensaio, H0 = 10 mg/L.
( ) Estudo sobre a eficácia de vacinação, considerando a concentração inicial de anticorpos como H0 = 0 U/mL.
( ) Análise de lote medicamentoso, considerando uma concentração específica de dose segura, com H0 = 50 mg/100mg.
 
Agora, assinale a alternativa que indica a sequência correta.
R: 2-1-3-1-3 
O uso de testes paramétricos ou não paramétricos inclui, além da análise dos dados e suas características, um processo decisório do pesquisador. Muitas vezes, mesmo que não haja informações sobre a distribuição, pode-se aplicar testes paramétricos. Outras vezes, mesmo que se obtenha a média, ela pode não ser tão representativa dos dados.
Para teste não paramétrico, qual o parâmetro mais indicado a ser usado?
R: Mediana
O coeficiente correlação é um instrumento utilizado para a métrica de correlação linear de Pearson. As métricas de correlaçãoinformam sobre as relações entre duas variáveis, de modo a indicar como elas são influenciadas, seja de modo positivo ou negativo. Considere um estudo com resultado preliminar de de , e que deseja analisar a relação entre as variáveis espalhamento de um vírus e a não utilização de máscaras de proteção em uma população.
A partir dessas informações, assinale a alternativa que interpreta corretamente o dado fornecido. 
R: Há uma correlação linear, positiva e fortemente significativa entre as variáveis
Leia o trecho a seguir.
“É uma metodologia estatística que nos auxilia a tomar decisões sobre uma ou mais populações baseadas na informação obtida da amostra. Nos permite verificar se os dados amostrais trazem evidência que apoiem ou não uma hipótese estatística formulada. Ao tentarmos tomar decisões, é conveniente a formulação de suposições ou de conjeturas sobre as populações de interesse, que, em geral, consistem em considerações sobre parâmetros (μ, σ 2, p) das mesmas. Essas suposições, que podem ser ou não verdadeiras, são denominadas de Hipóteses Estatísticas” (ZIBETTI, 2020).
ZIBETTI, A. Teste de Hipóteses. Florianópolis: Departamento de Informática e Estatística, UFSC, 2020. Disponível em: https://www.inf.ufsc.br/~andre.zibetti/probabilidade/teste-de-hipoteses.html. Acesso em: 25 nov. 2020.
 
Sobre as hipóteses estatísticas, como são chamadas as suposições que se contrastam em um estudo de teste de hipóteses?
R: Hipótese nula e hipótese alternativa