Onde estamos?

2. Onde estamos?

3. DADOS E ESTATÍSTICA VARIÁVEL NUMÉRICA (quantitativa) CATEGÓRICA (qualitativa) Discreta Continua Nominal Ordinal ----------------------------------------------- São representados por porcentagem -------------------------------------------------- São representados por média±desvio Padrão ou mediana (intervalo entre Quartis), etc

5. Média, mediana e moda Distribuição Simétrica moda moda mediana mediana média média Distribuição comAssimetria Positiva Distribuição comAssimetria Negativa Medidas de Tendência Central e Distribuições de Freqüências

6. Aderência à Distribuição Normal ou de Gauss O Teste de Kolmogorov-Smirnov compara um distribuição cumulativa observada (DO) com uma distribuição teórica normal (DN). “Absolute” indica a diferença entre a DO e a DN. Valores elevados na significância (>0,05) indicam que a DO corresponde à DN.

7. DADOS E ESTATÍSTICA VARIÁVEL NUMÉRICA (quantitativa) CATEGÓRICA (qualitativa) Discreta Continua Nominal Ordinal -------------------------------------------------- Distribuição Normal -média±desvio Padrão Do contrário - mediana (intervalo entre Quartis), etc ----------------------------------------------- São representados por porcentagem

8. Aplicação Prática até agora • INTRODUÇÃO • MATERIAL E MÉTODOS Análise estatística – Os dados numéricos serão apresentados em média ± desvio padrão ou mediana com intervalo entre quartis quando apropriado e os dados categóricos em porcentagem. • RESULTADOS Foram estudados x pacientes, sendo tantos % do sexo masculino, tantos % hipertensos, etc.

10. Cálculo de tamanho de amostra Cristiane Bitencourt Pós Graduação HSPE

11. Preocupações com a pesquisa • Viés • Acaso

12. Preocupações com a pesquisa • Viés – É qualquer tendência na coleta, análise, interpretação, publicação ou revisão de dados que leve a conclusões que sejam sistematicamente diferentes da verdade. • Acaso

13. Preocupações com a pesquisa • Viés em Observação clínica 1- Viés de seleção – ocorre quando são feitas comparações entre grupos de pacientes que diferem em outros determinantes de desfecho, além do que está sendo estudado. EX:

14. Preocupações com a pesquisa • Viés em Observação clínica 1- Viés de seleção 2- Viés de aferição- ocorre quando os métodos de aferição são diferentes entre grupos de pacientes. EX:

15. Preocupações com a pesquisa • Viés em Observação clínica 1- Viés de seleção 2- Viés de aferição 3- Viés de confusão- ocorre quando dois fatores estão associados e o efeito de um se confunde com ou é distorcido pelo efeito do outro. EX:

16. Preocupações com a pesquisa • Viés • Acaso – as observações sobre as doenças são normalmente feitas sobre uma amostra de paciente, uma vez que não é possível estudar todos os pacientes que sofrem da doença em questão. O acaso pode ocorrer do erro da obtenção da amostra.

17. Tamanho da amostra • O número de pacientes não pode ser pequeno – acaso e falta de poder • O número não pode ser grande demais – demanda tempo e recursos desnecessários.

18. Tamanho da amostra • Amostra de conveniência – determino o tamanho da minha amostra estudando todos os casos de um único centro ou os casos que apareceram em um dado período estabelecido. • É bem válido para doenças pouco frequentes EX:

19. Tamanho da amostra • Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas: 1- Teste de Hipóteses 2- Nível de significância 3-Erros no teste de hipótese 4- Poder 5- Diferença Padronizada

20. Tamanho da amostra • Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas: 1- Teste de Hipóteses 2- Nível de significância 3- Erros no teste de hipótese 4- Poder 5- Diferença Padronizada

21. Hipótese de Nulidade (H0). É uma hipótese de que não há diferença. Se é rejeitada pode-se aceitar a hipótese alternativa (H1).

22. Se a intenção é rejeitar H0 em favor de H1 - a probabilidade que isso ocorra é simbolizada por p. E tal probabilidade é chamada de nível de significância. Nessa situação rejeita-se H0 e se aceita H1. Usualmente se adota 0,05 e 0,01. p é a probabilidade de rejeitar falsamente H0.

23. Aplicação Prática até agora • INTRODUÇÃO • MATERIAL E MÉTODOS Análise estatística – Os dados numéricos serão apresentados em média ± desvio padrão ou mediana com intervalo entre quartis quando apropriado e os dados categóricos em porcentagem. Na comparação entre grupos o nível de significância será considerado quando p<0.05. • RESULTADOS Foram estudados x pacientes, sendo tantos % do sexo masculino, tantos % hipertensos, etc.

24. Tamanho da amostra • Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas: 1- Teste de Hipóteses 2- Nível de significância 3- Erros no teste de hipótese 4- Poder 5- Diferença Padronizada

25. Tamanho da amostra NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA – Nível de corte abaixo do qual rejeitamos a hipótese de nulidade.

26. Tamanho da amostra • Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas: 1- Teste de Hipóteses 2- Nível de significância 3- Erros no teste de hipótese 4- Poder 5- Diferença Padronizada

27. Tipos de Erro • Como a aceitação dos resultados está ligada ao valor adotado de p, deve-se indicar qual ele é para que um leitor possa concordar ou discordar da rejeição da H0. • Há dois tipos de erros cometidos ao formularmos uma decisão sobre H0: • Erro do tipo I, que consiste em rejeitar H0, quando ela é verdadeira • Erro do tipo II, que consiste em aceitar H0, quando ela é falsa. • Probabilidade associada ao erro do tipo I: p(erro tipo I) = . Quanto maior for , mais provável será rejeitar H0 falsamente. • Probabilidade associada ao erro do tipo II: p(erro tipo II) = .

28. Erros Poder do teste = 1-  = Probabilidade de rejeitar H0 quando ela é falsa

29. Tamanho da amostra • Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas: 1- Teste de Hipóteses 2- Nível de significância 3- Erros no teste de hipótese 4- Poder 5- Diferença Padronizada

30. Tamanho da amostra PODER- chance de detectar, como estatisticamente significante, um efeito especificado, se ele existir. Em geral, escolhemos um poder de, no mínimo, 80%.

32. Tamanho da amostra PODER- O estudo ideal para o pesquisador é aquele em que o poder é alto. Isto significa que o estudo tem uma grande chance de detectar uma diferença entre os grupos, se houver, conseqüentemente, se o estudo demonstra nenhuma diferença entre os grupos o pesquisador pode estar razoavelmente confiantes em concluir que não existe nenhum na realidade. O poder de um estudo depende de vários fatores mas o poder como uma regra geral, mais elevada é conseguida através do aumento do tamanho da amostra.

33. Tamanho da amostra • Para calcular o tamanho da amostra preciso saber antes algumas coisas: 1- Teste de Hipóteses 2- Nível de significância 3- Erros no teste de hipótese 4- Poder 5- Diferença Padronizada

34. Tamanho da amostra DIFERENÇA PADRONIZADA- razão entre menor diferença clinicamente importante entre as médias dos grupos pelo desvio padrão das observações. = diferença alvo desvio padrão

35. Tamanho da amostra = diferença alvo desvio padrão Para saber isso teremos que nos basear na literatura ou num estudo piloto. EX:

36. Tamanho da amostra = diferença alvo desvio padrão EX: Num estudo sobre sepses um dos objetivos era avaliar a diferença de PAM entre um grupo que recebeu um cuidado padrão x grupo que recebeu cuidado x. No primeiro a PAM foi de 95 mmHg e no segundo foi de 81 mmHg. O desvio padrão foi 18 mmHg.

37. Tamanho da amostra DIFERENÇA PADRONIZADA= diferença alvo = 95-81 desvio padrão 18 = 0.77 EX: Num estudo sobre sepses um dos objetivos era avaliar a diferença de PAM entre um grupo que recebeu um cuidado padrão x grupo que recebeu cuidado x. No primeiro a PAM foi de 95 mmHg e no segundo foi de 81 mmHg. O desvio padrão foi 18 mmHg.

38. Poder • Normograma de Altman Diferença padronizada

39. Poder • Normograma de Altman

40. Poder • Normograma de Altman Diferença padronizada

41. Normograma de Altman Poder Diferença padronizada

42. Normograma de Altman • O Valor que dá é da amostra total. Metade para cada grupo.

43. Tamanho da amostra • Fórmula Rápida- Fórmula de Lehr 21______ (diferença padronizada)2

44. Tamanho da amostra • Fórmula Rápida- Fórmula de Lehr 21______ (diferença padronizada)2 = 21 = 21 = 35 – Essa fórmula é para cada grupo (0.77)2 0.59

45. Tamanho da amostra • EX2- estudo piloto entre não diabéticos mostrou que pacientes com esteatose hepática não alcoolica tem glicemia de jejum de 104 mg/dL e sem esteatose a glicemia é de 98, o desvio padrão em ambos foi igual a 11. Qual o tamanho da amostra?

46. Tamanho da amostra • EX2- estudo piloto entre não diabéticos mostrou que pacientes com esteatose hepática não alcoolica tem glicemia de jejum de 104 mg/dL e sem esteatose a glicemia é de 98, o desvio padrão em ambos foi igual a 11. Qual o tamanho da amostra? DIFERENÇA PADRONIZADA= diferença alvo = 104-98 desvio padrão 11 = 0.54

47. Poder • Normograma de Altman Diferença padronizada

48. Tamanho da amostra • Fórmula Rápida- Fórmula de Lehr 21______ (diferença padronizada)2 = 21 = 21 = 72 – Essa fórmula é para cada grupo (0.54)2 0.29