I Curso de Pesquisa Clínica SBMF/ANVISA Maio 2007 Estat Estat í í stica na stica na Pesquisa Cl Pesquisa Cl í í nica nica Tha Tha ï ï s Cocarelli s Cocarelli Sthats Sthats Consultoria Estat Consultoria Estat í í stica stica NAPesq NAPesq (HC (HC - - FMUSP) FMUSP)
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Estatística na Pesquisa Clínica - SBMF · I Curso de Pesquisa Clínica SBMF/ANVISA Maio 2007 Estatística na Pesquisa Clínica Thaïs Cocarelli Sthats Consultoria Estatística NAPesq
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I Curso de Pesquisa Clínica SBMF/ANVISAMaio 2007
EstatEstatíística na stica na Pesquisa ClPesquisa Clíínicanica
Estudos observacionais:pacientes são observados (nenhuma intervenção érealizada), e suas características são analisadas
Estudos experimentais:realiza-se algum tipo de intervenção (medicamento, procedimento, tratamento), com o objetivo de avaliar o efeito dessa intervenção nos pacientes
• Nominal– variáveis qualitativas ou categorizadasEx.: raça, sexo, resposta sim/não, fator de risco presente/ausente, ...
• Ordinal– existe uma ordenação natural entre as categoriasEx.: escolaridade, estadiamento da doença, grau de toxicidade, ...
• Numérica– variáveis quantitativas (contínuas ou discretas)Ex.: idade, peso, altura, nºde filhos, nºataques de asma, ...
I Curso de Pesquisa Clínica SBMF/ANVISAMaio 2007
15
40
30
15
05
1015202530354045
CR PR SD PD
% p
acie
nte
s
RepresentaRepresentaçção de dados em ão de dados em escala nominal ou ordinalescala nominal ou ordinal
F60%
M40%
Figura 3: distribuição do sexo
Tabela 2: Resposta ao tto.
N %
CR 3 15PR 8 40SD 6 30PD 3 15
total 20 100
Figura 1: Resposta ao Tratamento
50
25
1510
0
10
20
30
40
50
60
médicos rev.científ ica parentes amigos
% p
acie
nte
s
Figura 2: Onde os pacientes buscam informações sobre a doença?
Tabela 1: listagem dos dados
PacienteInf. sobrea doença Sexo Resposta
1 médicos F SD2 médicos F PR3 parentes M PR4 médicos F PR5 rev.científica F PD6 amigos M PR7 médicos M SD8 médicos F CR9 parentes F SD10 rev.científica M SD11 médicos M PR12 rev.científica F SD13 médicos M PR14 rev.científica F PR15 rev.científica M PD16 médicos F PD17 parentes F SD18 médicos F PR19 amigos M CR20 médicos F CR
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RepresentaRepresentaçção de dados em escala ão de dados em escala numnuméérica: rica: ““ramo e folhasramo e folhas””
Gráfico de “Ramo e Folhas”(stem and leaf)
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RepresentaRepresentaçção de dados em ão de dados em escala numescala numéérica: histogramarica: histograma
O histograma é um gráfico de ramo e folhas que foi rotacionado; as colunas representam a quantidade de observações em cada classe de dados
Fig.1: Histograma das idades dos pacientes com câncer coloretal
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RepresentaRepresentaçção de dados em ão de dados em escala numescala numéérica: Box rica: Box PlotPlot
máximo
mínimo
mediana (2ºquartil)
3ºquartil
1ºquartil
25%
25%
25%
25%
50%
whisker
Box Plot(Box and whisker plot)
* outlier
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I Curso de Pesquisa Clínica SBMF/ANVISAMaio 2007
Tabelas e grTabelas e grááficos para ilustrar a ficos para ilustrar a relarelaçção entre 2 varião entre 2 variááveisveis
duas variáveis categóricas
uma categórica e outra numérica
duas variáveis numéricas
tabela de contingência
box plot ou dot plot gráfico de dispersão(scatterplot)
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Algumas estatAlgumas estatíísticas bsticas báásicassicas
Medidas de Tendência Central
média
mediana
moda
Medidas de Dispersão
variância
desvio padrão
amplitude
Medidas de Associação
correlação
risco relativo
razão das chances(odds ratio)
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AnAnáálise descritiva lise descritiva ee inferencialinferencial
•• resumir informaresumir informaççõesões•• descrever principais descrever principais
atributos de um atributos de um conjunto de dadosconjunto de dados
•• generalizar generalizar informainformaçções a partir ões a partir de uma quantidade de uma quantidade restrita de dados restrita de dados (amostra)(amostra)
DESCRITIVA INFERENCIAL
População
Amostragem
Inferência
amostra
(valor do “P”)
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Alguns nomes para Alguns nomes para ““PP””......
valor do “P” P-value
nível descritivo
nníível de significância = vel de significância = αααααααα
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Entendendo melhor o valor do Entendendo melhor o valor do ““PP””::teste de hipteste de hipóótesesteses
���������������� ���� �� ������� �� �������������
� Inocente� Bandido
� Hipótese nula (H0)� Hipótese alternativa (Ha)
hipóteses
� Avaliar se as evidências apresentadas são consistentes com a hipótese de inocência
� Calcular o valor de “P”(resultado obtido na amostraé consistente com H0?)
H0: Ca = 50% (moedas honestas)Ha: Ca ≠≠≠≠ 50% (moedas viciadas)
Ca = porcentagem de “cara”
hiphipóótese:tese:
estatística do teste
“P-value”
P = 0,0001zo = 3,65
evidênciaevidência
P=0,0001P=0,0001 � REJEITAMOS a hipótese de moedas honestas!veredicto:veredicto:
Sob a hipótese H0 (moedas honestas), qual a chance de
encontrar um resultado tal como o obtido através dessa amostra?
Se as moedas são honestas, qual a chance de encontrar
83% de “cara”, em 30 lançamentos?
OU
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Valor Valor dodo P e P e ααααααααse PP for “pequeno” � rejeitamos a hipótese H0
se PP for “grande” � aceitamos a hipótese H0
comparamos PP com um valor pré-fixado αα
0 1
αααααααα
0,05
região de rejeição de H0
região de aceitação de H0
PP ≤ αααααααα PP > αααααααα
nível de significância
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Alguns nomes para Alguns nomes para ““PP””......
valor do “P” P-value
nível descritivo
ChanceChance (sob a hipótese H0) de encontrar um resultado tal como o obtido na amostra
PP
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Teste de HipTeste de Hipóótese: tese: Janela das DecisõesJanela das Decisões
H0 verdadeira H0 falsa
Aceita H0P > α
Rejeita H0P ≤ α
P = nível descritivo (P-value) α = probabilidade de ocorrência do erro tipo I (nível de significância)β = probabilidade de ocorrência do erro tipo II1-β = poder do teste
Erro tipo II (ββββ)
Erro tipo I (αααα)
poder do teste (1-ββββ)
deci
são
realidade
�
�
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Intervalo de ConfianIntervalo de Confianççaa
“acreditamos, com 95% de certeza, de que o verdadeiro parâmetro populacional está contido dentro do intervalo”
� Intervalo de valores obtidos a partir da estimativa gerada pela amostra
� Confiança: quão certo estamos de que o intervalo contém o verdadeiro parâmetro populacional
estimativa
LI LS
83% 96%70%
IC 95% = [70% ; 96%]
X = 25N = 30
^Ca = 83%
L I = limite inferior
LS = limite superior
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Intervalo com 100% de ConfianIntervalo com 100% de Confiançça... a...
Quanto maior a confiança, maior o intervalo
estimativa menos precisa
E agora a previsão
do tempo...
+40ºC-10ºC temperatura média15ºC
... temperatura entre
-10ºC e +40ºC...
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Intervalo de ConfianIntervalo de Confianççaa
LI LS
60% 78%42%IC 95% = [42% ; 78%]
LI
60% 83%37%
LSIC 99% = [37% ; 83%]
LI
60% 100%0
LSIC 100% = [0% ; 100%]
Quanto maior a confiança, maior o intervalo e menor a precisão da estimativa
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Teste de HipTeste de Hipóóteses teses eeIntervalo de ConfianIntervalo de Confiançça a