Aula 06

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TÓPICOS ESPECIAIS EM FISIOTERAPIA
Aula 6-Noções de Bioestatística III
Tema da Apresentação
NOÇÕES DE BIOESTATÍSTICA III– AULA6
TÓPICOS ESPECIAIS EM FISIOTERAPIA
Conteúdo Programático desta aula
Bases da estatística inferencial
Interpretação de resultados das análises mais freqüentes
Interpretação do valor p
Tema da Apresentação
NOÇÕES DE BIOESTATÍSTICA III– AULA6
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Acertando o Alvo...
Uma pesquisa visou avaliar o efeito da eletroestimulação por TENS em pacientes com dores anteriores no joelho. O pesquisador utilizou uma amostra de 4 pacientes, e a dividiu em grupo TENS e grupo controle, 2 pacientes 
para cada grupo. A dor foi avaliada pela escala 
analógica visual (EAV), com pontuação da dor de 
0 a 10, antes e depois da intervenção. 
Os resultados foram os seguintes:
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Acertando o Alvo...
Poderíamos dizer que, para o número amostral usado, o TENS tem eficiência significativa na redução da dor?
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Estatística inferencial
A estatística inferencial é o ramo da estatística que tem como objetivo encontrar relações entre as variáveis do estudo. 
Sempre que queremos tirar conclusões sobre uma amostra, devemos realizar uma análise estatística, para que possamos responder à pergunta: "há evidência amostral suficiente para suportar minha hipótese"? 
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Na inferência estatística, são dois os procedimentos principais: a estimação de parâmetros populacionais (probabilidades, médias, desvios-padrões etc.) e o teste de hipótese. 
Estatística inferencial
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Uma hipótese é uma afirmativa sobre uma propriedade da população. Um teste de hipótese, também chamado de teste de significância, é um procedimento para testar uma afirmativa sobre uma propriedade da população.
Estatística inferencial
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Regra do Evento Raro (base dos testes de hipótese):
"Se, sob uma dada suposição, a probabilidade de um evento observado particular é excepcionalmente pequena, concluímos que a suposição provavelmente não é correta".
(TRIOLA, 2005, p. 284)
Estatística inferencial
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Para um teste de hipótese, temos que definir as chamadas hipótese nula (H0) e hipótese alternativa (H1): 
Fundamentos dos testes de hipótese
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Em outras palavras, H0 é uma frase que afirma não haver diferença significativa entre o valor assumido e a média populacional. Já H1 discorda em relação a H0 (há diferença significativa). 
Fundamentos dos testes de hipótese
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Vamos supor que você desenvolverá uma pesquisa para verificar se a prevalência de lombalgia em crianças ultrapassa os 20% da população. Logo, você lança as hipóteses a serem testadas:
H0: a lombalgia em crianças não ultrapassa os 20% da população
H1: a lombalgia em crianças ultrapassa os 20% da população
Exemplo (1)
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Um grupo de alunos elaborou um trabalho para verificar se há diferença significativa no condicionamento aeróbio de praticantes de Pilates e de musculação. Portanto, elaboraram as hipóteses a seguir:
H0: não há diferença no condicionamento entre praticantes de Pilates e musculação
H1: há diferença no condicionamento entre praticantes de Pilates e musculação
Exemplo (2)
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O valor p é a probabilidade de se obter um resultado extremo ou muito extremo do observado na pesquisa, caso a hipótese nula seja verdadeira. De forma mais simples, podemos dizer que o valor p é a probabilidade de se observar um resultado ao acaso.
O valor p
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Sempre que realizamos um teste de hipótese, também escolhemos um nível de significância, que chamamos de valor alfa (valor α). Ele dá a probabilidade de incorretamente rejeitarmos a hipótese nula quando ela é verdadeira. 
O valor p
Devemos escolher um valor pequeno de α, pois é claro que não queremos rejeitar a hipótese nula se ela for verdadeira, correto? 
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Nas pesquisas em saúde, o valor mais usado é o 0,05. Muitos artigos colocam o α como sendo 95%. Na verdade, tem o mesmo significado, mas é o oposto: nesse caso, estamos dizendo que temos 95% de chance de rejeitar a hipótese nula acertadamente.
O valor p
Os testes de hipótese vão gerar um valor p como resultado!
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Sempre que o valor p for maior do que 0,05 (o valor α a princípio assumido na maioria dos estudos em nossa área), então não rejeitamos nossa hipótese nula. Caso o valor p seja menor do que 0,05, daí podemos rejeitar a hipótese nula e ficar com a hipótese alternativa.
O valor p
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Um estudo visa demonstrar o efeito do método de terapia manual Maitland no ganho de amplitude de movimento. Logo, os pesquisadores lançam as hipóteses:
H0: não há efeito do Maitland na amplitude do movimento
H1: há efeito do Maitland na amplitude do movimento
Um teste estatístico é realizado, com valor α = 0,05. O valor p obtido foi de 0,07.
Exemplo (1)
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Um estudo visa demonstrar o efeito do método de terapia manual Maitland no ganho de amplitude de movimento. Logo, os pesquisadores lançam as hipóteses:
H0: não há efeito do Maitland na amplitude do movimento
H1: há efeito do Maitland na amplitude do movimento
Um teste estatístico é realizado, com valor α = 0,05. O valor p obtido foi de 0,07.
Exemplo (1)
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Um grupo de pesquisadores querem verificar se idosos que realizam caminhadas matinais diariamente possuem maior qualidade de vida do que os idosos que caminham apenas à noite. As hipóteses lançadas são:
H0: não há diferença na qualidade de vida entre idosos que caminham ao dia e idosos que caminham à noite
H1: há diferença na qualidade de vida entre idosos que caminham ao dia e idosos que caminham à noite
Exemplo (2)
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Após a realização do teste de hipótese, com valor α = 0,05, obtém-se um valor de p = 0,01.
Exemplo (2)
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Após a realização do teste de hipótese, com valor α = 0,05, obtém-se um valor de p = 0,01.
Exemplo (2)
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Testes estatísticos de hipótese
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Amostras pareadas ou não-pareadas?
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Coeficiente de correlação linear (r) mede a intensidade da relação linear entre
os valores quantitativos emparelhados x e y em uma amostra (coeficiente de Pearson). 
Utiliza-se o gráfico de espalhamento para analisar correlações.
Correlação e regressão linear
O r varia de -1 (correlação negativa perfeita) a 1 (correlação positiva perfeita). Um valor de r = 0 significa ausência de correlação.
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Exemplo (1)
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Exemplo (1)
Obtemos um r = -0,80 (correlação forte negativa, pois foi próximo a -1).
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Exemplo (2)
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Exemplo (2)
Obtemos um r = 0,80 (correlação forte positiva, pois foi próximo a 1).
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Para os dois exemplos vistos anteriormente, podemos fazer uma análise de regressão linear, que é a descrição matemática da relação entre duas variáveis. A equação de regressão pode ser calculada, e é expressa uma relação entre x (chamada de variável independente, ou variável preditora) e y (conhecida como variável dependente, ou variável resposta).
E o que vem a ser regressão linear?
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Para o Exemplo (1)
Para o exemplo 1, ou seja, relação qualidade de vida (QV) e nível de estresse (NE), o coeficiente de determinação será
R2 = 0,64
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Para o Exemplo (2)
Para o exemplo 2, ou seja, relação qualidade de vida (QV) e teste de alcance funcional (TAF), o coeficiente de determinação será R2 = 0,63
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Resumindo...
Conceito de estatística inferencial
Hipóteses nula e alternativa
Testes de hipótese e valor p
Correlação e regressão linear
Tema da Apresentação