Aula2: Planejamento Experimental

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Aula2: Planejamento Experimental

  1. 1. UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE FACULDADE DE FARMÁCIADISCIPLINA: INTRODUÇÃO AOS MÉTODOS DE ANÁLISES DE DADOS (ESTATÍSTICA) Planejamento Experimental Prof. Antonio Silv
  2. 2. Planejamento Experimental1- Introdução  O objetivo de todo estudo estatístico é coletar dados e então usá-los para tomar uma decisão e/ou conclusão.  O objetivo de todo estudo estatístico é coletar dados e então usá-los para tomar uma decisão e/ou conclusão.  Qualquer decisão e/ou conclusão que seja tomada usando os resultados de um estudo estatístico será tão boa quanto o processo utilizado para obtenção desses dados.
  3. 3. Planejamento Experimental2- Planejamento de Um Estudo Estatístico1- Identifique a variável (variáveis) de interesse (foco) e apopulação do estudo.2- Desenvolva um plano detalhado para a coleta de dados.Se usar uma amostra, tenha certeza de que a amostrarepresenta a população.3- Colete adequadamente os dados.4- Descreva os dados usando técnicas de EstatísticaDescritiva.
  4. 4. Planejamento Experimental2- Planejamento de Um Estudo Estatístico5- Interprete os dados e tome decisões sobre a populaçãousando a Estatística Inferencial.6- Identifique quaisquer erros possíveis.3- Coleta de Dados  Há várias maneiras de se coletar dados.  Geralmente o foco do estudo determina a melhor maneira de fazer a coleta.
  5. 5. Planejamento Experimental3- Coleta de Dados3.1- Estudo Observacional  O pesquisador observa e mede as características de interesse de parte de uma população, mas não muda as condições existentes.  Exemplo: Observação e registro do comportamento oral com objetos não alimentícios de crianças acima de 3 anos de idade.
  6. 6. Planejamento Experimental3- Coleta de Dados3.2- Experimento  Um tratamento é aplicado em uma parte da população e as respostas são observadas. Outra parte da população (grupo de controle) não sofre nenhum tratamento. Exemplo: Diabéticos tomaram extrato de canela diariamente enquanto o grupo de controle não tomou nada. Depois de 40 dias, os diabéticos que tomaram o extrato de canela reduziram seu risco de problemas cardíacos, enquanto o grupo de controle não apresentou mudanças.
  7. 7. Planejamento Experimental3- Coleta de Dados3.3- Simulação  Uma simulação é o uso de um modelo matemático ou físico para reproduzir as condições de uma situação ou processo. A coleta de dados geralmente envolve o emprego de computadores. Exemplo: Fabricantes de automóveis usam simulações com bonecos para estudar os efeitos das batidas em humanos.
  8. 8. Planejamento Experimental3- Coleta de Dados3.4- Levantamento ou Pesquisa de Mercado  É uma investigação de uma ou mais características de uma população. Exemplo: Uma pesquisa foi conduzida em uma amostra de médicas para determinar se o argumento principal para a escolha profissional é a estabilidade financeira.
  9. 9. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.1- Introdução Para produzir resultados significativos e nãotendenciosos, os experimentos devem ser cuidadosamenteplanejados e executados. É importante se saber quais passos devem serrealizados para que os resultados sejam válidos. Três elementos-chave de um experimento bem planejadosão:  Controle  Aleatorização  Replicação
  10. 10. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.2- Controle  Em razão do fato de que os resultados podem ser arruinados por uma variedade de fatores, a capacidade de controlar esses fatores de influência é importante.4.2.1- Variável Confiunding ou de Confusão  Ocorre quando um pesquisador não pode dizer a diferença entre os efeitos de diferentes fatores em uma variável.
  11. 11. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.2.1- Variável Confounding ou de Confusão Exemplo 1: Uma cafeteria faz um experimento reformando a loja e usando cores mais vibrantes. Ao mesmo tempo, um shopping center da região realiza uma grande inauguração. Se os negócios melhoraram na cafeteria, não podemos determinar se isso se deveu a inauguração no shopping ou as novas cores vibrantes!
  12. 12. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.2.1- Variável Confounding ou de Confusão Exemplo 2: Em um estudo associou-se um risco maior de câncer de pulmão com o uso de isqueiros no bolso.
  13. 13. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.2.2- Efeito Placebo  Ocorre quando um sujeito reage favoravelmente a um placebo quando, de fato, ele ou ela não recebeu tratamento medicamentoso nenhum.4.2.2.1- Técnica Cega  É uma técnica na qual o sujeito não sabe se está recebendo tratamento ou placebo.4.2.2.2- Técnica Duplamente Cega  É uma técnica na qual nem o sujeito nem o pesquisador sabe se o sujeito está recebendo tratamento ou placebo.
  14. 14. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental 4.2.2.2- Técnica Duplamente CegaExemplo: Quer-se testar a eficácia de um medicamento em umadeterminada doença: o pesquisador contrata médicos examinadoresque irão entregar a pacientes voluntários que apresentam esta doençauma cápsula que pode ou não conter medicamento. Este medicamentofoi feito por manipulação em dois tipos idênticos de cápsulas: uma como pó do medicamento estudado e outro com farinha de trigo. O médicoanota o número do medicamento sem saber se esta cápsula é omedicamento ou se é a farinha. Tampouco o paciente sabe acomposição real da cápsula. Após o período que em que se espera queo medicamento faça efeito o mesmo médico examina o paciente e anotaquantitativamente a melhora ou não das alterações esperadas nadoença. Esta ficha é devolvida ao examinador que tabula os resultadossabendo qual tipo de cápsula foi ingerida pelo paciente. Assim opesquisador consegue excluir o efeito placebo existente em ummedicamento inerte e validar um medicamento que realmente façaefeito.
  15. 15. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.2.3- Efeito Hawthorne  Ocorre em um experimento quando os sujeitos mudam o comportamento simplesmente porque sabem que estão participando de um experimento.4.3- Aleatorização  É o processo de se designar sujeitos aleatoriamente para diferentes grupos de tratamento.  Blocos  Pares Conjugados
  16. 16. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.3- Aleatorização4.3.1- Em Blocos  Divide-se os sujeitos com características iguais em blocos e, então, designá-los aleatoriamente para os grupos.Exemplo: Uma pesquisadora que está testando os efeitosde uma nova bebida para perda de peso pode primeirodividir os sujeitos em categorias de idade, tais como 30 a39 anos, 40 a 49 anos e acima de 50 anos. Então, dentro decada grupo de idade, designar aleatoriamente os sujeitosou para o grupo de tratamento ou para o grupo de controle.
  17. 17. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.3- Aleatorização4.3.1- Em Blocos tratamento 30 a 39 anos Controle Todos tratamento os 40 a 49 sujeitos anos Controle tratamento Acima de 50 anos Controle
  18. 18. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.3- Aleatorização4.3.2- Pares Conjugados  Os sujeitos são colocados em pares conforme suas similaridades. Um deles é designado para o grupo de tratamento e o outro para o grupo de controle.
  19. 19. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.4- Replicação  É a repetição de um experimento usando um grande número de sujeitos.Exemplo: Um experimento foi planejado para testar umavacina contra a gripe. No experimento 10.000 pessoasreceberam a vacina e outras 10.000 receberam um placebo.Por conta do tamanho da amostra, a eficiência da vacinaseria provavelmente observada. Mas, se os sujeitos noexperimento não forem selecionados de modo que ambosos grupos sejam similares (de acordo com o gênero eidade), os resultados terão menor valor.
  20. 20. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.5- Análise de Um Planejamento Experimental Caso 1: Uma empresa quer testar a eficácia de uma goma de mascar para ajudar as pessoas a pararem de fumar. Identifique um problema potencial com o planejamento experimental dado e sugira uma maneira de melhorá-lo. 1- A empresa identifica dez adultos que são fumantes há bastante tempo. Cinco deles receberam a nova goma de mascar e os outros cinco receberam um placebo. Depois de dois meses, eles são avaliados e descobre- se que os cinco sujeitos que estão usando a goma de mascar pararam de fumar.
  21. 21. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.5- Análise de Um Planejamento Experimental 2- A empresa identifica mil adultos que são fumantes há bastante tempo. Eles são divididos em blocos conforme o gênero. As mulheres receberam a nova goma e os homens receberam placebo. Depois de dois meses, o grupo das mulheres tinham um número significativo de sujeitos que tinham parado de fumar.
  22. 22. Planejamento Experimental4- Planejamento Experimental4.5- Análise de Um Planejamento Experimental Caso 2: Usando as informações do Caso 1, suponha que a empresa identificou 240 adultos fumantes. Eles são designados aleatoriamente para estar no grupo de tratamento ou de controle. Cada sujeito recebe um DVD sobre os perigos do cigarro. Depois de quatro meses, a maioria dos sujeitos do grupo de tratamento parou de fumar. a) Identifique um problema em potencial com o planejamento experimental. b) Como planejamento podia ser melhorado?
  23. 23. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.1- Amostragem  É uma contagem ou medição de parte de uma população.  A amostra deve representar a população.
  24. 24. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.2- Conceitos Básicos5.2.1- Erro de Amostragem É a diferença ente os resultados da amostra e da população.5.2.2- Erro de Amostragem Tolerável É quanto um pesquisador admite errar na avaliação dos parâmetros de interesse em uma população. Exemplo: O resultado de uma pesquisa eleitoral: Candidato A = 20%, com 2% de erro amostral (18% - 22%).
  25. 25. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.2- Conceitos Básicos5.2.3- Amostra Tendenciosa É aquela que não é representativa da população da qual é extraída. Exemplo: Uma amostra formada por todos os universitários com idade entre 18 e 22 anos não é representativa da população constituída por todos os jovens com idade entre 18 e 22 anos do país.
  26. 26. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.2- Conceitos Básicos5.2.4- Amostra Aleatória É aquela que todos os membros de uma população tem chances iguais de serem selecionados.5.3- Técnicas  Amostragem Aleatória Simples  Amostragem Estratificada  Amostragem por Agrupamento  Amostragem Sistemática  Amostragem Por Conveniência
  27. 27. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.3- Técnicas5.3.1- Amostragem Aleatória Simples É aquela na qual toda amostra possível de mesmo tamanho tem a mesma chance de ser selecionada  Com reposição  Sem reposição
  28. 28. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.3- Técnicas5.3.2- Amostragem Estratificada Quando se divide a população em extratos que são agrupamentos populacionais conforme uma dada característica. A amostra tem que apresentar indivíduos de todos os extratos adotados.Exemplo 1 200 Frutas 50 abacaxis 50 maçãs 100 peras
  29. 29. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.3- Técnicas5.3.2- Amostragem EstratificadaExemplo 2 Grupo I : Renda Baixa Grupo II : Renda Média Grupo III: Renda Alta
  30. 30. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.3.2- Amostragem Estratificada
  31. 31. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.3- Técnicas5.3.3- Amostragem por Agrupamento Quando a população se encontra dividida em grupos e é escolhido um ou mais grupos como amostra, mas todos os elementos deste grupo farão parte da amostra.Exemplo 1
  32. 32. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.3- Técnicas5.3.3- Amostragem por AgrupamentoExemplo 2 Cidade X Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Todos os habitantes desta Zona 6 amostra zona devem compor a
  33. 33. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.3- Técnicas5.3.4- Amostragem Sistemática É aquela na qual é atribuído um número a cada membro da população, que são ordenados de alguma forma. Seleciona-se um número inicial aleatoriamente e depois os demais membros selecionados a cada k números a mais. Exemplo 1
  34. 34. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.3- Técnicas5.3.4- Amostragem Sistemática Exemplo 2 k=2Escolha inicial aleatória
  35. 35. Planejamento Experimental5- Técnicas de Amostragem5.3- Técnicas5.3.5- Amostragem Por Conveniência É aquela na qual só se usa os membros disponíveis de uma população. Deve ser evitada por tender a ser tendenciosa.
  36. 36. Planejamento Experimental6- Tamanho das Amostras
  37. 37. Planejamento Experimental6- Tamanho das AmostrasExemplo 1: População de 200 famílias.Exemplo 2: População de 200.000 famílias.Exemplo 3: População de 200.000.000 famílias. 625 famílias!
  38. 38. Planejamento Experimental6- Tamanho das Amostras Se N for muito grande, não é necessário considerar o tamanho exato N da população. Neste caso, o cálculo da primeira aproximação já é suficiente para o cálculo.
  39. 39. Planejamento Experimental6- Tamanho das Amostras Observe que:  N = 200 famílias (E0 = 4%) ↔ n = 152 famílias (76% da população).  N = 200.000 famílias (E0 = 4%) ↔ n = 623 famílias (0,3% da população).  N = 200.000.000 famílias (E0 = 4%) ↔ n = 625 famílias (0,0003% da população).
  40. 40. Planejamento Experimental Lista de Exercícios 2 Prof. Antonio Silv

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