Princípios de Bioestatística

Transcrição

1 Universidade Federal de Minas Gerais Instituto de Ciências Exatas Departamento de Estatística Princípios de Bioestatística Aula 1 O Papel da Estatística nas Ciências da Saúde Conceitos Básicos Tipos de Variáveis

2 O Papel da Estatística nas Ciências Perguntas Estudos Dados Informação Respostas Estatística

3 A Pergunta: Chá verde (em cápsulas) aumenta a perda de peso? O Estudo: 110 mulheres adultas sorteio com < médicos IMC < tomaram chá verde (CV) 60 tomaram placebo (PL) Os Dados Perdeu peso? Grupo Chá Grup Placebo Sim Sim Não Sim Sim Não Sim Não Não... Sim Não Sim Não Não Sim Não Não Não Não Sim Sim Não Não Sim Não... Não

4 Estatística (1): Perdeu peso? Tratamento Não Sim Total Chá verde 20 (40%) 30 (60%) 50 (100%) Placebo 25 (42%) 35 (58%) 60 (100%) Informação (1): A perda de peso foi registrada para 60% das mulheres em uso de chá verde e para 58% das mulheres que não usaram chá verde. Conclusão (1): Não há evidências de que diferença entre a porporção de pessoas que perdem peso com ou sem o uso do chá verde.

5 Estatística (2): Peso Perdido (Kg) Tratamento 0 a a ou mais Total Chá verde 20 (40%) 10 (20%) 20 (40%) 50 (100%) Placebo 25 (42%) 29 (48%) 6 (10%) 60 (100%) Informação (2): A perda de peso não foi registrada para cerca de 40% das mulheres em ambos grupos; entretanto, no grupo do de chá verde uma proporção maior de mulheres (40%) teve perdas mais elevadas do que no grupo placebo (10%). Conclusão (2): Há evidências de que diferença entre a porporção de pessoas que perdem peso com ou sem o uso do chá verde.

6 O que é Estatística? A Estatística pode ser definida como um conjunto de métodos para planejar experimentos, obter dados e organizá-los, resumi-los, analisá-los, interpretá-los e deles extrair conclusões. Guarde isto (1): A Estatística permite quantificar os resultados obtidos num estudo.

7 Por que estudar Estatística? Exemplo 1: qual substância, AAS ou Dipirona, tem efeito mais rápido no alívio da dor de cabeça em mulheres? Experimento com 10 voluntárias: tempo para alívio em minutos Dipirona AAS Guarde isto (2): A Estatística permite lidar com a variabilidade na tomada de decisões

8 Por que estudar Estatística? Exemplo 2: Opinião a favor da restrição ao consumo de álcool por motoristas Estudo: 1200 motoristas entrevistados em duas cidades Cidade 1 (litorânea) Cidade 2 (interior) 80% 85% Guarde isto (3): A Estatística permite estender as conclusões baseadas em uma pequena parcela para o grupo maior de onde ela veio, com margem de erro pequena e conhecida

9 Exemplo 3: Avaliação de Diagnósticos baseados em Testes Clínicos Por que estudar Estatística? Situação real do paciente (desconhecida) Doente Sadio Positivo Negativo Positivo Negativo Erro!! Pergunta: Se um paciente tem o resultado positivo no teste, qual é a probabilidade de que ele seja realmente um doente? Guarde isto (4): A Estatística permite a quantificação da incerteza na tomada de decisões, o que é feito através do estudo das Probabilidades.

10 Por que estudar Estatística? Porque a Estatística permite: quantificar os resultados obtidos num estudo. lidar com a variabilidade na tomada de decisões. estender as conclusões baseadas em uma pequena parcela para o grupo maior de onde ela veio, com margem de erro pequena e conhecida. quantificar a incerteza na tomada de decisões, o que é feito através do estudo das Probabilidades.

11 Organização deste Curso Análise Descritiva Organizar, apresentar e resumir dados Introduzir conceitos básicos de Estatística Probabilidade Quantificar a incerteza Conceitos básicos de Probabilidade Aplicações práticas destes conceitos Inferência Estatística Estender resultados amostrais para a população Quantificar erro de estimação Introduzir conceitos básicos de Inferência

12 População Conceitos Básicos de Estatística Conjunto de indivíduos/elementos que se deseja estudar. Exemplos: 1 - Habitantes de uma cidade 2 - Comprimidos de um lote 3 Animais de uma fazenda 4 Plantas de uma espécie em um parque

13 Conceitos Básicos de Estatística Amostra Parte da população que é selecionada para estudo.

14 Exemplo: Uma pesquisa foi realizada com 1000 adolescentes brasileiros sobre o hábito de fumar: responderam que fumam e responderam que não fumam. População: consiste das respostas de todos os (milhões de) adolescentes brasileiros. Amostra: consiste das 1000 respostas obtidas na pesquisa. Conjunto de dados: as 280 respostas fumo e 720 não fumo.

15 Qual amostra representa melhor a população? 10 pessoas 20 pessoas Amostra Amostra 2 População

16 Dois conceitos são importantes agora: parâmetro e estatística. Parâmetro: Estatística: descrição númerica de uma característica da população. Será conhecido apenas se toda a população for observada. descrição númerica de uma característica da amostra. Exemplo: Proporção de adolescentes brasileiros que fumam parâmetro. valor desconhecido, (não há pesquisa com todos os adolescentes do Brasil. Proporção de adolescentes na amostra que responderam fumo : 280/1000 = 0,28 (ou 28%) estatística. Exemplo: O campeonato nacional de futebol do ano passado teve um número médio de gols por partida igual a 2. Parâmetro, pois foram contabilizados os gols de todas as partidas.

17 Variável Conceitos Básicos de Estatística É a característica de interesse que é medida ou observada em cada indivíduo da amostra ou população. Ex: Em um questionário, pergunta-se Qual é a sua idade? Quantas pessoas há na sua família? Qual é a renda total da sua família? Você tem emprego fixo? Qual é o seu estado civil? Variável Idade Número de pessoas na família Renda familiar Emprego Estado Civil

18 Tipo de Variáveis - forma de medição/observação Variável Quantitativa indica uma quantidade (medição) Qualitativa ou Categórica indica uma qualidade: respostas são categorias (observação) Exemplos: número de filhos (0, 1, 2, 3,...) número de refeições diárias (1, 2, 3, 4, ) peso (kg) altura (m) IMC (Kg/m 2 ) Exemplos: sexo (masculino, feminino) cor de olhos (preto, azul, verde,castanho) escolaridade (primário, médio, superior) grau de obesidade (leve, moderado, grave, mórbida)

19 Nominal as categorias da variável não possuem ordem. Ex: sexo (masculino, feminino) cor de olhos (preto, azul, verde,castanho) Qualitativa Ordinal as categorias da variável possuem uma ordem. Ex: escolaridade (primário, médio, superior) grau de obesidade (leve, moderado, grave, mórbida) Quantitativa Discreta a variável só assume valores inteiros. Ex: número de filhos (0, 1, 2, 3,...) número de refeições diárias (1, 2, 3, 4, ) Contínua a variável pode assumir valores fracionados. Ex: peso (kg), altura (m), IMC (Kg/m 2 ).

20 Tipo de Variáveis papel na relação As variáveis em um estudo podem ser classificadas em: Variável Resposta (ou dependente): variável a ser explicada no estudo. Ex: O que influencia na perda de peso? Variável Explicativa (ou Independente) *: variável que pode influenciar a resposta. Ex: Tipo de dieta, quantidade exercícios físicos, sexo, idade, etc.

21 Coletando os Dados Exemplo: tipos de dieta para perda de peso Um estudo com 90 pessoas para verificar a influência de - tipo de dieta (hipoprotéica, padrão, hiperprotéica) Explicativas em - sexo (feminino, masculino) - idade (anos completos) - atividade física (baixa, moderada, alta) Respostas - perda/ganho de peso (kg) - perda/ganho de gordura corporal (%) - mudança do IMC (Kg/m 2 ) Inspirado em: A controlled trial of protein enrichment of meal replacements for weight reduction with retention of lean body mass, Leo Treyzon et al. Nutrition Journal 2008, 7:23 (

22 Uma ficha para cada participante (90 fichas)

23 Planilha de Dados Uma linha para cada participante (ficha) Uma coluna para variável

24 Planilha de Dados Completa Continua

25 ...Continuação: Continua

26 ...Continuação: