1º Curso APFH Bioestatística Níveis Básico + Avançado
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- Maria do Pilar Prada Campelo
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1 Formação APFH º Curso APFH Bioestatística Níveis Básico + Avançado Organização APFH Local - Sede Nacional da APFH Rua Padre Estêvão Cabral, Edifício Tricana, nº120-1º andar, sala 108 Coimbra Datas 12, 13, 26 e 27 Outubro 2012 Coordenação Pedagógica Prof. Doutora Ana Luísa Papoila Faculdade de Ciências Médicas Coordenação APFH Dra. Elizabete Gonçalves ARS - Centro Dra. Vera Pires IPO, Lisboa Formação APFH com o apoio Destinatários: Farmacêuticos Hospitalares Critérios de selecção 1 Sócio da APFH com a situação regularizada 2 Ordem de chegada com a documentação de candidatura 1/5
2 PROGRAMA Conteúdo Programático Nível Básico Sexta-feira 12/10/ h00 1. Introdução 2. Tipos de variáveis a. Variáveis qualitativas b. Variáveis quantitativas c. Escalas de medida 3. Organização e representação gráfica de dados 10h30 - Intervalo 4. Medidas a. Medidas de localização b. Medidas de dispersão c. Medidas de forma d. Odds Ratio e Risco relativo 5. Testes de Diagnóstico i. Sensibilidade, especificidade, valores preditivos positivo e negativo ii. Medidas de avaliação global iii. Curvas ROC 12h30 - Almoço - Exercícios no SPSS 6. Características Populacionais 7. Inferência estatística a. Distribuições de Amostragem b. Estimação pontual e Intervalos de confiança c. Testes de hipóteses - Noções básicas i. Hipóteses e estatística de teste ii. Tipos de erros iii. Classificação dos testes quanto à região de rejeição iv. Como decidir utilizando pontos críticos e o valor p v. Testes paramétricos e não paramétricos d. Testes para duas amostras independentes i. Teste Z ii. Teste t-student e teste de Satterthwaite iii. Teste de Mann-Whitney 2/5
3 Sábado 13/10/ h00 Exercícios no SPSS - Exercícios no SPSS e. Testes para duas amostras emparelhadas i. Teste t-pares ii. Teste de Wilcoxon iii. Teste de Mcnemar f. Teste Qui-quadrado 15h30 - Intervalo - Exercícios no SPSS g. Relação entre duas variáveis contínuas i. Coeficientes de correlação de Pearson, Spearman e Kendall ii. Modelo de regressão linear simples h. Relação entre várias variáveis i. Modelo de regressão linear múltipla ii. Modelo de regressão logística Objetivos Nível Básico: Para a análise de dados provenientes de projetos de investigação epidemiológica, é indispensável conhecer quais as metodologias estatísticas que permitem garantir a qualidade da informação resultante. Assim sendo, serão transmitidos conhecimentos sobre estatística descritiva e alguns conhecimentos básicos sobre estatística inferencial. Mais especificamente, pretende-se que os alunos adquiram competências que lhes permitam identificar qual o melhor modelo que se ajusta aos dados em estudo e como implementá-lo através da utilização do SPSS. Pretende-se ainda que os alunos aprendam a interpretar e analisar, de forma crítica, os resultados do tratamento estatístico de dados de estudos epidemiológicos. 3/5
4 Conteúdo programático Nível Avançado Sexta-feira 26/10/ h00 - Apresentação do curso 1 - Contextualização 2 - Confundimento d. Quando surge? e. Como controlar? 3 - Interação a. Interação quantitativa b. Interação qualitativa c. Como identificar? 4 - Exercícios de revisão no SPSS d. Teste Qui-quadrado e teste exacto de Fisher e. Teste t-student e teste de Mann-Whitney f. Teste t-pares e teste de Wilcoxon g. Teste Kruskal-Wallis e Anova I h. Diagramas de dispersão e coeficientes de correlação 5 - Exercícios de revisão no SPSS 6 - Modelo de regressão linear múltipla e. Selecção das variáveis f. Condições de aplicabilidade o Linearidade o Normalidade o Homocedasticidade o Independência g. Outliers e observações influentes h. Multicolinearidade o Como detectar? o Como resolver? 7 - Exercícios no SPSS 4/5
5 Sábado 27/10/ h Exercícios no SPSS 9 - Modelo de regressão logística a) Selecção das variáveis b) Condições de aplicabilidade o Linearidade em logit c) Outliers e observações influentes 10 - Exercícios no SPSS 11 - Exercícios no SPSS Objetivos Nível Avançado: O curso visa promover a aquisição/aprofundamento de conhecimentos sobre metodologias estatísticas que permitam não só analisar dados provenientes de estudos epidemiológicos mas também interpretar os resultados obtidos. É uma disciplina maioritariamente prática onde serão revistas as metodologias univariáveis e bivariadas e onde serão transmitidos novos conhecimentos sobre métodos estatísticos multivariáveis como a regressão linear múltipla e a regressão logística múltipla. Todos estes modelos serão implementados em SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) com especial atenção à verificação das condições de aplicabilidade de cada um deles. 5/5
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