ESTATSTICA_APLICADA__SADE__Atividade_3__A3

Prévia do material em texto

ESTATÍSTICA APLICADA À SAÚDE – Atividade 3 - (A3)
O teste ANOVA (análise de variância) é um teste de hipóteses para comparar várias
médias, ou seja, o desfecho ou variável dependente deve ser uma variável aleatória
quantitativa contínua e o delineamento do estudo deve conter, pelo menos, três grupos
independentes, o que significa que, o componente de um grupo não poderá pertencer aos
demais. Além disso, para ser realizado, o teste ANOVA possui pressupostos ou condições
para que possa ser utilizado apropriadamente. Quando se utiliza um programa
computacional para executar um teste ANOVA, como o SPSS, devemos ter o devido
cuidado desde a inserção dos dados, que, preferencialmente, devem ser codificados, em
relação à identificação dos grupos, até a verificação dos pressupostos do teste. Nesse
contexto, quais os pressupostos básicos necessários para a utilização da análise de
variância em uma análise de dados da área da saúde? Exemplifique. É possível utilizá-la
mesmo quando não são garantidos todos eles? 
Resolução
Os pressupostos básicos da análise de variância são: as amostras são aleatórias e
independentes; as populações têm distribuição normal (o teste é paramétrico); as
variâncias populacionais são iguais. Na prática, esses pressupostos não precisam ser
todos rigorosamente satisfeitos
A análise de variância é uma técnica estatística utilizada para comparar as médias
de três ou mais grupos independentes. Ela é amplamente utilizada em pesquisas na área
da saúde para comparar os efeitos de diferentes tratamentos ou intervenções em grupos
de pacientes
Exemplificando, suponha que um pesquisador queira comparar a eficácia de três
medicamentos diferentes no tratamento de uma doença. Ele pode utilizar a análise de
variância para determinar se há diferenças significativas entre os grupos tratados com
cada medicamento.
Quando um ou mais pressupostos não são atendidos, existem alternativas para a
análise de dados, como a transformação dos dados ou o uso de testes não paramétricos.
 
Referencias
MILONE, Giuseppe. Estatística geral e aplicada. São Paulo: Centage Learning, 2009.
ISBN 85-221-0339-9.