Prova Bioestatistica

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CASO 1.
Para investigar se há algum fator de risco preponderante na população de uma
determinada região, foi realizado um levantamento dos dados a partir das
variáveis colesterol total, pressão arterial e glicemia de jejum de um grupo de 30
pessoas, antes e depois de um tratamento medicamentoso, todos dentro de
uma mesma classificação de faixa etária. Os dados de colesterol total foram
apresentados no gráfico abaixo.
PERGUNTA 1.1. Analise o caso e dê um exemplo de variável quantitativa
contínua e um de variável qualitativa ordinal. Justifique cada um baseado nos
conceitos de definição dos tipos de variáveis.
Um exemplo de variável qualitativa ordinal seria a pressão arterial, que pode ser
classificada em hipotensão, normotensão e hipertensão, pois é uma
característica que representa classificação dos indivíduos e existe uma
ordenação entre as categorias. Na variável quantitativa contínua um exemplo
seria o valor de colesterol, pois não conseguimos mensurar exatamente o valor
do Colesterol e dependendo do método utilizado para medir o valor de
colesterol, o valor pode variar.
Referência bibliográfica: VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª
ed, 2015, capítulo 1 - apresentação de dados em tabelas.
https://www.evolution.com.br/epubreader/9788535283990
PERGUNTA 1.2. Identifique e informe os valores das medidas descritivas
representadas no gráfico antes e depois do tratamento. Explique se houve uma
mudança antes e depois do tratamento para 50% do grupo amostral em torno
da medida de tendência central.
Antes do tratamento o terceiro intervalo interquartil era de 300 mg/dL, a
mediana de 260 mg/dL e o primeiro intervalo interquartil de 230 mg/dL, depois
do tratamento o terceiro intervalo interquartil passou para 230 mg/dL, a mediana
para 190 mg/dL e o primeiro intervalo interquartil foi para 170 mg/dL, houve
também uma redução da distância interquartílica. Depois do tratamento o
terceiro intervalo interquartílico passou a ficar com o mesmo valor do primeiro
intervalo interquartílico de antes do tratamento, mostrando que mais de 50%
dos pacientes, obtiveram melhora dos seus níveis de colesterol.
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Referência bibliográfica: VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª
ed, 2015, capítulo 4 - medidas de dispersão para uma amostra.
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CASO 2. Com o objetivo de determinar a prevalência de inatividade física e as
barreiras percebidas para a realização de atividade física entre os indivíduos
com cardiomiopatia hipertrófica (HCM), além de determinar potenciais fatores
demográficos, clínicos e relacionados à saúde influenciando a probabilidade de
alcançar as metas de atividade física propostas por diretrizes, um estudo com
198 indivíduos com HCM foi realizado. Do total, um subgrupo de 126 pacientes
foram avaliados através de questionário, enquanto 72 pacientes foram
avaliados objetivamente através de um acelerômetro. Os parâmetros obtidos
nos dois subgrupos são apresentados na Tabela 1 do artigo (abaixo).
Diferentes testes estatísticos foram utilizados neste estudo e são descritos no
método do artigo. Dentre eles, para comparação de algumas variáveis entre os
dois subgrupos acima descritos foi utilizado o teste-t. Esse teste para
comparação dos subgrupos foi utilizado após análise da normalidade dos
dados por um teste
estatístico que obteve um valor p de 0,07. Baseado na descrição deste artigo e
na imagem abaixo, responda:
PERGUNTA 2.1. Considerando a descrição da análise da normalidade dos
dados do estudo e no valor-p obtido, nomeie um teste estatístico utilizado, cite o
tipo de distribuição dos dados e explique sobre a hipótese de normalidade que
foi aceita.
Foi utilizado o teste T pareado, pois o grupo de pessoas que participaram
possuem características similares, todos possuem cardiomiopatia hipertrófica
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(HCM). O valor p é de 0,07, por conta disso a H0 (hipótese nula) será aceita, a
distribuição será normal com curva simétrica (gaussiana) e os dados serão
paramétricos. Não existe diferença entre os grupos experimentais, e a H0
(hipótese de nulidade) comprova isso.
Referência bibliográfica: VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª
ed, 2015, capítulo 11 - teste T para comparação de médias.
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PERGUNTA 2.2. Analisando a tabela 1, pode-se observar que o pesquisador
que conduziu o estudo decidiu por uma medida de tendência central e uma
medida de dispersão para as variáveis: idade (age), IMC (em inglês, BMI) e
gradiente máximo (maximum gradient). Explique, baseado no resultado do teste
da análise de normalidade, porque o pesquisador decidiu utilizar estas medidas
descritivas.
O pesquisador decidiu pela média como medida de tendência central e desvio
padrão como medida de dispersão para as variáveis: idade (age), IMC (em
inglês, BMI) e gradiente máximo (maximum gradient). O pesquisador utilizou
essas medidas, pois o teste de normalidade deu um valor p>0.05, sendo assim
ele pode aceitar a hipótese de nulidade (H0), entendendo que seus dados
seriam paramétricos, com uma curva normal de distribuição simétrica.
Referências bibliográficas:
VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª ed, 2015, capítulo 4 -
medidas de dispersão para uma amostra.
https://www.evolution.com.br/epubreader/9788535283990
VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª ed, 2015, capítulo 3 -
medidas de tendência central.
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CASO 3. Um pesquisador gostaria de avaliar quantidade de horas dormidas de
alunos do curso de medicina da UNINOVE. Desta maneira, coletou dados de
alunos de diferentes turmas e campus. Os dados coletados foram: 5, 4, 8, 3, 6,
5, 4, 7, 3, 8, 4, 6. Os dados estão representados no gráfico abaixo.
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PERGUNTA 3.1. Com base nos dados apresentados, calcule a média e a moda
das horas de sono dos alunos. Além disso, cite como cada um é calculado.
Para calcular a média precisamos somar todos os valores do tempo de sono de
cada participante da pesquisa, que dá um valor de 63, depois dividimos esse
número pelo número de participantes, que é 12, dando uma média de 5,25
horas de sono. Para obter a moda é só observar a quantidade de horas que
sono que mais se repete, então 4 horas de sono é a moda.
Referência bibliográfica: VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª
ed, 2015, capítulo 3 - medidas de tendência central.
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PERGUNTA 3.2. Com base no gráfico acima, identifique os nomes das medidas
representadas por [A], [B] e [C], e calcule os valores de cada uma dessas
medidas baseado nos dados apresentados no caso.
O primeiro intervalo interquartílico é identificado por [A], a mediana é
identificada por [B] e o terceiro intervalo interquartílico é identificado por [C], [A]
= 4 horas de sono, [B] = 5 horas de sono e [C] = 6,5 horas de sono.
Referência bibliográfica: VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª
ed, 2015, capítulo 4 - medidas de dispersão para uma amostra.
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CASO 4. Em uma clínica cardíaca foram anotados os níveis de colesterol (em
mg/100ml) [1], idade [2], frequência cardíaca [3], altura [4] e peso [5] para trinta
pacientes homens com idade entre 40 e 60 anos, que foram à clínica fazer um
check-up após serem submetidos a vacina em experimento para o novo
coronavírus (COVID-19).
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PERGUNTA 4.1. Analise o caso e realize uma análise descritiva dos dados.
Para isso, calcule a média, moda e mediana, apresentando todos os cálculos
com a resposta.
A média é calculada somando todos os valores de colesterol dospacientes
participantes da pesquisa, então obtivemos o valor de 5666, esse valor nós
dividimos pelo número de participantes, que é 30, dando uma média de 188,87
mg/ 100ml. A moda é o valor de colesterol que mais se repete entre os
participantes, nesta pesquisa repetiram duas vezes os valores 160, 172, 181,
203 e 206. Para cálculo da mediana precisamos organizar os dados em ordem
crescente e pegar o valor central, nesse caso não temos um único valor central
pelo número de participantes ser par, então pegamos os dois valores centrais
que são 185 e 186 e fazemos a média entre eles, que dá um valor de 185,5 mg/
100ml.
Referência bibliográfica: VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª
ed, 2015, capítulo 3 - medidas de tendência central.
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PERGUNTA 4.2. Considerando a variável [3], classifique seu tipo e justifique.
A variável 3 é quantitativa discreta, pois assume valores inteiros, finitos e
mensuráveis.
Referência bibliográfica: VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª
ed, 2015, capítulo 1 - apresentação de dados em tabelas.
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CASO 5. Um grupo de atletas está sendo analisado para determinar se sua
situação de saúde tem melhorado nos últimos 6 meses de treino. O médico
responsável pelas análises coletou sangue de todos os 300 atletas, e dosou os
níveis de triglicerídeos. Após a coleta dos dados, foi feita uma análise inicial da
normalidade que está representada abaixo.
PERGUNTA 5.1. O treinador, por meio da análise inicial, identificou que os
dados de triglicerídeos apresentam uma distribuição onde os dados aderem à
curva de Gauss. Dessa forma, identifique qual dos gráficos é referente a essa
distribuição dos dados e justifique.
O gráfico que adere a curva de Gauss é o B, pois tem distribuição normal tendo
valores para média, é paramétrico e possue moda de mediana iguais.
Referência bibliográfica: VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª
ed, 2015, capítulo 2 - apresentação de dados em gráficos.
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PERGUNTA 5.2. Supondo que o gráfico [A] represente a distribuição de
qualquer outro conjunto de dados, cite o tipo de distribuição e justifique.
O gráfico A apresenta distribuição assimétrica, com uma distribuição não
normal e dados não paramétricos.
Referência bibliográfica: VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. Elsevier 5ª
ed, 2015, capítulo 2 - apresentação de dados em gráficos.
https://www.evolution.com.br/epubreader/9788535283990
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