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ANÁLISE ESTATÍSTICA
       Parte I
Uma Breve Revisão no GESME




 Profa. Rilva Lopes de Sousa-Muñoz
          rilva@ccm.ufpb.br
ANÁLISE ESTATÍSTICA
      Parte II
   SPSS – Tutorial

Grupo de Estudos
       em
Semiologia Médica
Profa. Rilva Lopes de Sousa-Muñoz
        rilva@ccm.ufpb.br
Sugestões Bibliográficas
  Livros do acervo da BC/UFPB
• CALEGARI-JACQUES, S.M. Bioestatística:
  Princípios e aplicações. Porto Alegre: Artmed,
  2003.
• CAMPANA, A. O. Investigação científica na
  área médica. São Paulo: Manole, 2001.
• DRUMMOND, J. P.; SILVA, E. Medicina
  Baseada em Evidências. São Paulo: Atheneu,
  2002.
• VIEIRA, S.; WADA, R. Estatística: Introdução
  Ilustrada. São Paulo: Atlas, 1998.
Breve Revisão sobre
conceitos fundamentais de
    BIOESTATÍSTICA

    O que é Estatística?
  Qual o papel da estatística
  na pesquisa científica?
O QUE É ESTATÍSTICA?
• Para muitos, a estatística não passa
  de conjuntos de tabelas de dados
        numéricos e gráficos
    A estatística originou-se com a
  coleta e construção de tabelas de
                dados
   A situação evoluiu e esta coleta de
  dados representa somente um dos
        aspectos da Estatística
ESTATÍSTICA
“Estatística é a ciência que
 tem por objetivo orientar
   a coleta, a análise e a
 interpretação dos dados”
 CALLEGARI-
 CALLEGARI-JACQUES, S. M. Bioestatística: Princípios e aplicação.
                                    Porto Alegre: Artmed, 2003.
                                                  Artmed,
BIOESTATÍSTICA
              Grego: Bio = vida

“Bioestatística é a aplicação
 dos métodos estatísticos à
   solução de problemas
        biológicos”
CALLEGARI-
CALLEGARI-JACQUES, S. M. Bioestatística: Princípios e aplicação.
                                   Porto Alegre: Artmed, 2003.
                                                 Artmed,
Estatística na Pesquisa Científica
     A pesquisa quantitativa
   depende da Estatística nos
      seguintes aspectos:
    Cálculo do tamanho da amostra
       Técnicas de amostragem
          Análise estatística
   Objetivo: encontrar a resposta à
       pergunta da pesquisa
ESTATÍSTICA
 O método estatístico é iniciado com
    a pergunta de pesquisa
   Classificar a pergunta em uma das 4
principais categorias : a) diagnóstico; b)
tratamento; c) prognóstico; d) fatores de
             risco e etiologia
  Para cada uma das categorias existe uma
 abordagem diferente quanto ao modelo do
 estudo, cálculo do tamanho da amostra e à
              análise estatística
Fases da investigação Científica
• Escolher o tema, delimitar o assunto e revisar a
                 literatura pertinente
 • Formular a pergunta e a hipótese de pesquisa
          • Definir o modelo do estudo
   • Definir a técnica de pesquisa a ser adotada
   • Definir o tipo de amostragem, selecionar a
          amostra e designar as variáveis
  • Submeter o protocolo a um Comitê de Ética
           • Realizar a coleta dos dados
         • Processar e analisar os dados
            • Interpretar os resultados
  • Redigir o relatório e divulgar os resultados
                      (publicação)
Precisamos ser
                       capazes de avaliar
                           corretamente
                         os resultados de
                             Pesquisas
                         Precisamos aprender
                        a reconhecer se uma
                        evidência estatística
                   apoia realmente as conclusões
                             dos autores.

Precisamos ser consumidores inteligentes de
   estatísticas, resultados e conclusões de
                   pesquisas.
Estatística Descritiva:
RESUMIR os dados brutos
Estatística Descritiva
    Estatística descritiva: organização,
resumo e apresentação de um conjunto de
  dados de forma a produzir informação
                    Análise
                   descritiva
   Dados                            Informação
   brutos                             objetiva
   PORTANTO, os métodos da estatística descritiva
empregam técnicas numéricas descritivas, tabulares e
 gráficas para resumir e apresentar os dados de uma
                      pesquisa
Situação hipotética: Um pesquisador deseja
  obter informações a respeito da duração da
  permanência hospitalar no HULW/UFPB.
              Dados brutos
   43    32      62        54   49
   48    61      50        42   62
   39    59      35        76   48
   51    49      23        55   40
   46    63      62        36   43
   46    44      52        46   57

               Organizar
               Analisar
               Resumir               Informação
Estatística Descritiva vs. Inferencial
         Estatística Descritiva
   Métodos estatísticos que visam resumir e
              descrever os dados;
  Apenas se descrevem as características da amostra,
       sem buscar comparações ou análises
        Estatística Inferencial
  Métodos estatísticos que visam inferir sobre
   uma população a partir de uma parte dela
                      (amostra)
                Comparação de grupos
    Análise de fatos considerando comparações e até
 associações causa-efeito (dependendo do modelo da
                       pesquisa)
NÍVEIS DE MENSURAÇÃO DOS DADOS

         Qualitativo                              Quantitativo




Nominal e                                                       Contínua ou
                         Ordinal               Discreta
dicotômica                                                        intervalar
                        (classificação)        (contagem)
 (classificação)                                                 (mensuração)




                      pressão arterial
 sexo, etnia,      (baixa, normal, alta),   Número de quedas,    Idade, renda,
região, grupo       escolaridade, classe        número de        peso, pressão
 sanguíneo           econômica, auto-          internações,        arterial,
                    percepção de saúde       número de filhos      glicemia
Por que é importante determinar
   o nível de mensuração dos
             dados?
   O tipo de nível (escala) de
     mensuração dos dados
   determina que abordagem
 estatística será utilizada tanto
 na análise descritiva quanto na
 análise inferencial da pesquisa
Estatística Descritiva
Organização, análise, redução e
   apresentação de dados.

      • Frequências
      • Medidas de posição
      • Medidas de dispersão
      • Tabelas e gráficos
      • Medidas de correlação
Medidas descritivas das variáveis

  • Distribuição de frequências
    – Frequências absoluta e relativa
   – Proporções, porcentagens, razões
      • Medidas descritivas
  – Medidas de tendência central (ou de
                 posição)
 – Medidas de dispersão (ou variabilidade)
       – Medidas separatrizes
Apresentação dos Dados:
       Tabelas e Gráficos
 • Forma não discursiva de apresentar
      informações: numérica e gráfica
     • Formas de fácil assimilação
• Apresenta os dados de modo ordenado,
     simples e de fácil interpretação
 • Fornece o máximo de informação em
          um mínimo de espaço
Apresentação de uma tabela
                                                  (exemplo)
 Tabela 1- Comparação das concentrações plasmáticas de FSH e estradiol (médias
 e desvios-padrão) entre os grupos experimental (GE) e controle (GC) antes e após o
 tratamento (n=84) em pacientes climatéricas ambulatoriais (Hospital Universitário
 Lauro Wanderley, Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, PB)
    Variável              Grupos                        VT1                             VT3                        p

      FSH                     GE                   80,7±29,2                        73,6±28,9                  0,02*
    (UI/mL)
                              GC                    73,6±30,3                       74,2±25,9                    NS

    Estradiol                 GE                     13,0±7,1                        16,7±9,3                    NS
    (pg/mL)
                              GC                     14,1±7,6                        14,3±8,3                    NS

FSH: hormônio folículo-estimulante; VT1: primeira visita de tratamento; VT3: terceira visita de tratamento; GE: grupo
experimental; GC: grupo controle; *Teste t para amostras independentes, p estatisticamente significativo a ≤0,05. NS= Não
significativo


         Fonte: SOUSA-MUÑOZ, R. L.; FILIZOLA, R. G. Efficacy of soy isoflavones for depressive symptoms of the climacteric
                                                                                 syndrome. Maturitas, 63 (1):89-93, 2009.
Representação
 gráfica dos
   dados:
    Gráfico de
  barras/colunas
Gráfico de setores
   Histograma
   Diagrama de
    dispersão
Diagrama de caixas
Representação gráfica de
                      variáveis qualitativas
                         Gráficos em barras e colunas
      •A construção do gráfico em colunas é
     semelhante ao em barras, com a diferença
      de que os retângulos são sustentados no
                   eixo horizontal




                                                                 F re q u ê n c ia re la tiv a (% )
          Outros                                                                                      35
                                                                                                      30
                                                                                                      25
                                                                                                      20
          Cirurgia                                                                                    15
                                                                                                      10
                                                                                                       5
          Médica                                                                                       0




                                                                                                                        O b s tr etríc ia


                                                                                                                                            C iru rg ia
                                                                                                           M é d ic a




                                                                                                                                                                        O u tr os
                                                                                                                        G in ic o lo gia




                                                                                                                                                          Pe dia tria
                     0   5    10    15    20    25     30   35




                                                                                                                               e
                             Frequência relativa (%)



Figuras 1 e 2: Internações em estabelecimento de saúde, por tipo de
clínicados hospitais públicos de João Pessoa, PB – Fonte: IBGE 1992.
Gráficos para variáveis nominais


         Sexo
                         Gráfico de
                          setores
                    M     circulares
                   45%   (pizza, torta)


 F
55%
Gráfico de colunas para variáveis
              quantitativas




FONTE: ROSSI, W. B. et al. Pé diabético: tratamento das úlceras plantares com gesso de contato total e
   análise dos fatores que interferem no tempo de cicatrização. Rev Bras Ortop 40 (3):89-97, 2005.
Diagrama de Caixas
                                            190

                                            180



                 são Sistólica (mm de Hg)
                                            170

                                            160

                                            150

                                            140
             Pressão S




                                            130

                                            120

                                            110
                                                  Não (n = 15)        Sim (n = 17)

                                                          Hábito de Fumar

Figura 1: Valores representativos da pressão arterial sistólica em função do
hábito de fumar de pacientes atendidos no ambulatório de Pneumologia do
Hospital Universitário Lauro Wanderley (n=32) – João Pessoa, PB.
Gráficos para variáveis
                      quantitativas
          Diagrama de caixas (Box plot)
     Comprimento do RN
50
                                 Valores extremos


45                             Valor Máximo



                                  Q3 = 3° Quartil = 39
40

                                  Q2 = 2° Quartil = 38   IIQ = 4


35                                Q1 = 1° Quartil = 35




30
                                    Valor Mínimo
Diagrama de dispersão
    variáveis quantitativas




                          FONTE: ROSSI, W. B. et al. Pé
                               diabético: tratamento das
                          úlceras plantares com gesso de
                               contato total e análise dos
                               fatores que interferem no
                             tempo de cicatrização. Rev
                              Bras Ortop 40 (3):89-97,
                                                    2005.
Gráfico de frequências:
        Polígono
                                               Peso de Recém-nascidos
             40

             35                                                                             freq

             30

             25
Frequência




             20

             15

             10

             5

             0        1,25   1,75       2,25    2,75       3,25    3,75       4,25   4,75       5,25
                  1                 2                  3                  4                 5
                                                       Peso (Kg)


                                                                                                       30
Histogramas
• Gráfico que reflete a forma da distribuição
    de frequências da amostra e a estrutura
  (forma) da população de onde foi retirada a
                   amostra
Tabelas vs. Gráficos
         Tabelas
   • Convenientes quando há
  necessidade ou relevância em
       explicitar os valores
   • Quando se deseja que os
 parâmetros apresentados sejam
conhecidos de forma mais precisa
Tabelas vs. Gráficos
        Gráficos
  • Grande número de dados
   • Quando não é relevante
 apresentar os valores precisos
  • Quando se deseja avaliar
comportamentos, tendências ou
 relação entre duas variáveis: a
 apresentação em um único gráfico
  permite uma rápida comparação 33
Estatística Inferencial
População e Amostra




            Amostra
População
É importante utilizar
    amostras de tamanho
         adequado
    Para fins práticos, considerar:
   •Amostras grandes: n>100
    •Amostras médias: n>30
  •Amostras pequenas: n<30
•Amostras muito pequenas: n<12
 DORIA-FILHO, U. Introdução à Bioestatística para simples mortais.
                                             São Paulo: Elsevier, 1999
Estatística Inferencial
            Testes Estatísticos
   A aplicação de um teste estatístico
     segue um raciocínio lógico que se
    baseia em 4 questões que orientam
     o pesquisador em suas decisões:
1. Que tipo de variável está sendo estudada?
2. Quantos conjuntos de dados (amostras) estão
   sendo avaliados?
3. As amostras são pareadas ou não-pareadas?
Amostras
  Pareadas / Não-pareadas
   Amostras pareadas
        –Mesmo indivíduo
– Duas observações em um mesmo
  indivíduo são mais prováveis de
          serem similares
Amostras não-pareadas
 – Indivíduos são independentes
Testes Paramétricos e
      Não-Paramétricos
   • Testes Paramétricos
      – Variáveis intervalares
– Parâmetros: média e desvio-padrão
      – Distribuição Normal

• Testes Não-Paramétricos
    – Variáveis nominais e ordinais
– Distribuição dos dados não é Normal
              (histograma)
Testes Estatísticos
               Variáveis Quantitativas
    Paramétricos              Não-Paramétricos
Não-pareadas      Pareadas    Não pareadas      Pareadas
 2 amostras      2 amostras   2 amostras       2 amostras

   Teste t         Teste t    Mann-Whitney     Wilcoxon
  (Student)       (Student)     X2 (2x2)       Mc Nemar
                              Exato (Fisher)




 Mais de 2        Mais de 2    Mais de 2        Mais de 2

  ANOVA             ANOVA     Kruskal Wallis    Cochram
                                X2 (mxn)        Friedman
Testes Estatísticos
 Variáveis Qualitativas
 Não-pareadas        Pareadas
   2 amostras        2 amostras

         X2
   Teste exato de   Teste de McNemar
       Fisher


    Mais de 2         Mais de 2

        X2           Q de Cochran
Escolha do teste estatístico -
                                     Exemplo
               Critérios para escolha do teste estatístico
“Estudo comparativo entre o controle glicêmico (HBA1c) entre diabéticos ambulatoriais com
                    baixo apoio social e com apoio social adequado ”


1. Qual o tipo de variável estudada?                   Quantitativa - ordinal


2. Quantos conjuntos de dados
                                                              2 amostras
(amostras) estão sendo avaliados?


3. As amostras são pareadas ou
                                                            Não-Pareadas
não-pareadas?

                                                    Melhor controle glicêmico
4. Qual o tipo de inferência que se                  em pacientes com apoio
quer obter a partir do estudo?                          social adequado
SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA (P)
 • é uma medida estimada do grau em que o
resultado é "verdadeiro" = no sentido de que
seja realmente o que ocorre na população, e
            não devido ao acaso
  • o nível-p representa a probabilidade de
erro em aceitar o resultado observado como
                    válido
• a seleção de um nível de significância acima
 do qual os resultados serão rejeitados como
    inválidos é arbitrária = por convenção.
Estatística Inferencial
      Nível de Significância
        São geralmente adotados como
 estatisticamente significativos os níveis p =
        0,05 e p = 0,01, ou seja, 5% e 1%
                respectivamente.
          confiança estatística de 95%
Quando o valor de p é 0,52, por exemplo, isto
   é, a probabilidade de que se trate de um
 achado ao acaso está acima do limite de 5%
  que se arbitra a priori, o resultado não é
          estatisticamente significante
Estatística Inferencial
          Intervalo de Confiança
• Um intervalo de confiança é um intervalo de números
    contendo os valores do parâmetro da população
      • Corresponde a 95% quando o p > 0,05
  • Estimativa intervalar, ao invés de pontual: mais
                        precisa
Estatística Inferencial
       Intervalo de Confiança
• Um IC 95% é o intervalo em que há 95%
 de probabilidade de conter o valor real da
                 população
   • Um IC de 95% é o intervalo que irá
  conter o valor real em 95% das vezes, se
     um estudo for repetido várias vezes
  utilizando amostras a partir da mesma
                 população.
Estatística Inferencial
             Intervalo de Confiança
    • IC e valores de p estão intimamente
                  relacionados
   • Valores-p são o resultado do testes de
hipóteses e indicam se os dados da amostra são
  evidência suficiente para rejeitar a hipótese
  nula – ex. - uma diferença observada entre
 dois tratamentos = os dois tratamentos têm
  eficácia realmente diferente ou é devido ao
                      acaso
 • IC descreve a precisão do valor estimado
      • Ex. p=0,09; IC 95% (95,5-118,9)
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Grupo de Estudos
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Uma Breve Revisão sobre Bioestatística no GESME

  • 1. ANÁLISE ESTATÍSTICA Parte I Uma Breve Revisão no GESME Profa. Rilva Lopes de Sousa-Muñoz rilva@ccm.ufpb.br
  • 2. ANÁLISE ESTATÍSTICA Parte II SPSS – Tutorial Grupo de Estudos em Semiologia Médica Profa. Rilva Lopes de Sousa-Muñoz rilva@ccm.ufpb.br
  • 3. Sugestões Bibliográficas Livros do acervo da BC/UFPB • CALEGARI-JACQUES, S.M. Bioestatística: Princípios e aplicações. Porto Alegre: Artmed, 2003. • CAMPANA, A. O. Investigação científica na área médica. São Paulo: Manole, 2001. • DRUMMOND, J. P.; SILVA, E. Medicina Baseada em Evidências. São Paulo: Atheneu, 2002. • VIEIRA, S.; WADA, R. Estatística: Introdução Ilustrada. São Paulo: Atlas, 1998.
  • 4. Breve Revisão sobre conceitos fundamentais de BIOESTATÍSTICA O que é Estatística? Qual o papel da estatística na pesquisa científica?
  • 5. O QUE É ESTATÍSTICA? • Para muitos, a estatística não passa de conjuntos de tabelas de dados numéricos e gráficos A estatística originou-se com a coleta e construção de tabelas de dados A situação evoluiu e esta coleta de dados representa somente um dos aspectos da Estatística
  • 6. ESTATÍSTICA “Estatística é a ciência que tem por objetivo orientar a coleta, a análise e a interpretação dos dados” CALLEGARI- CALLEGARI-JACQUES, S. M. Bioestatística: Princípios e aplicação. Porto Alegre: Artmed, 2003. Artmed,
  • 7. BIOESTATÍSTICA Grego: Bio = vida “Bioestatística é a aplicação dos métodos estatísticos à solução de problemas biológicos” CALLEGARI- CALLEGARI-JACQUES, S. M. Bioestatística: Princípios e aplicação. Porto Alegre: Artmed, 2003. Artmed,
  • 8.
  • 9. Estatística na Pesquisa Científica A pesquisa quantitativa depende da Estatística nos seguintes aspectos: Cálculo do tamanho da amostra Técnicas de amostragem Análise estatística Objetivo: encontrar a resposta à pergunta da pesquisa
  • 10. ESTATÍSTICA O método estatístico é iniciado com a pergunta de pesquisa Classificar a pergunta em uma das 4 principais categorias : a) diagnóstico; b) tratamento; c) prognóstico; d) fatores de risco e etiologia Para cada uma das categorias existe uma abordagem diferente quanto ao modelo do estudo, cálculo do tamanho da amostra e à análise estatística
  • 11. Fases da investigação Científica • Escolher o tema, delimitar o assunto e revisar a literatura pertinente • Formular a pergunta e a hipótese de pesquisa • Definir o modelo do estudo • Definir a técnica de pesquisa a ser adotada • Definir o tipo de amostragem, selecionar a amostra e designar as variáveis • Submeter o protocolo a um Comitê de Ética • Realizar a coleta dos dados • Processar e analisar os dados • Interpretar os resultados • Redigir o relatório e divulgar os resultados (publicação)
  • 12. Precisamos ser capazes de avaliar corretamente os resultados de Pesquisas Precisamos aprender a reconhecer se uma evidência estatística apoia realmente as conclusões dos autores. Precisamos ser consumidores inteligentes de estatísticas, resultados e conclusões de pesquisas.
  • 14. Estatística Descritiva Estatística descritiva: organização, resumo e apresentação de um conjunto de dados de forma a produzir informação Análise descritiva Dados Informação brutos objetiva PORTANTO, os métodos da estatística descritiva empregam técnicas numéricas descritivas, tabulares e gráficas para resumir e apresentar os dados de uma pesquisa
  • 15. Situação hipotética: Um pesquisador deseja obter informações a respeito da duração da permanência hospitalar no HULW/UFPB. Dados brutos 43 32 62 54 49 48 61 50 42 62 39 59 35 76 48 51 49 23 55 40 46 63 62 36 43 46 44 52 46 57 Organizar Analisar Resumir Informação
  • 16. Estatística Descritiva vs. Inferencial Estatística Descritiva Métodos estatísticos que visam resumir e descrever os dados; Apenas se descrevem as características da amostra, sem buscar comparações ou análises Estatística Inferencial Métodos estatísticos que visam inferir sobre uma população a partir de uma parte dela (amostra) Comparação de grupos Análise de fatos considerando comparações e até associações causa-efeito (dependendo do modelo da pesquisa)
  • 17. NÍVEIS DE MENSURAÇÃO DOS DADOS Qualitativo Quantitativo Nominal e Contínua ou Ordinal Discreta dicotômica intervalar (classificação) (contagem) (classificação) (mensuração) pressão arterial sexo, etnia, (baixa, normal, alta), Número de quedas, Idade, renda, região, grupo escolaridade, classe número de peso, pressão sanguíneo econômica, auto- internações, arterial, percepção de saúde número de filhos glicemia
  • 18. Por que é importante determinar o nível de mensuração dos dados? O tipo de nível (escala) de mensuração dos dados determina que abordagem estatística será utilizada tanto na análise descritiva quanto na análise inferencial da pesquisa
  • 19. Estatística Descritiva Organização, análise, redução e apresentação de dados. • Frequências • Medidas de posição • Medidas de dispersão • Tabelas e gráficos • Medidas de correlação
  • 20. Medidas descritivas das variáveis • Distribuição de frequências – Frequências absoluta e relativa – Proporções, porcentagens, razões • Medidas descritivas – Medidas de tendência central (ou de posição) – Medidas de dispersão (ou variabilidade) – Medidas separatrizes
  • 21. Apresentação dos Dados: Tabelas e Gráficos • Forma não discursiva de apresentar informações: numérica e gráfica • Formas de fácil assimilação • Apresenta os dados de modo ordenado, simples e de fácil interpretação • Fornece o máximo de informação em um mínimo de espaço
  • 22. Apresentação de uma tabela (exemplo) Tabela 1- Comparação das concentrações plasmáticas de FSH e estradiol (médias e desvios-padrão) entre os grupos experimental (GE) e controle (GC) antes e após o tratamento (n=84) em pacientes climatéricas ambulatoriais (Hospital Universitário Lauro Wanderley, Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, PB) Variável Grupos VT1 VT3 p FSH GE 80,7±29,2 73,6±28,9 0,02* (UI/mL) GC 73,6±30,3 74,2±25,9 NS Estradiol GE 13,0±7,1 16,7±9,3 NS (pg/mL) GC 14,1±7,6 14,3±8,3 NS FSH: hormônio folículo-estimulante; VT1: primeira visita de tratamento; VT3: terceira visita de tratamento; GE: grupo experimental; GC: grupo controle; *Teste t para amostras independentes, p estatisticamente significativo a ≤0,05. NS= Não significativo Fonte: SOUSA-MUÑOZ, R. L.; FILIZOLA, R. G. Efficacy of soy isoflavones for depressive symptoms of the climacteric syndrome. Maturitas, 63 (1):89-93, 2009.
  • 23. Representação gráfica dos dados: Gráfico de barras/colunas Gráfico de setores Histograma Diagrama de dispersão Diagrama de caixas
  • 24. Representação gráfica de variáveis qualitativas Gráficos em barras e colunas •A construção do gráfico em colunas é semelhante ao em barras, com a diferença de que os retângulos são sustentados no eixo horizontal F re q u ê n c ia re la tiv a (% ) Outros 35 30 25 20 Cirurgia 15 10 5 Médica 0 O b s tr etríc ia C iru rg ia M é d ic a O u tr os G in ic o lo gia Pe dia tria 0 5 10 15 20 25 30 35 e Frequência relativa (%) Figuras 1 e 2: Internações em estabelecimento de saúde, por tipo de clínicados hospitais públicos de João Pessoa, PB – Fonte: IBGE 1992.
  • 25. Gráficos para variáveis nominais Sexo Gráfico de setores M circulares 45% (pizza, torta) F 55%
  • 26. Gráfico de colunas para variáveis quantitativas FONTE: ROSSI, W. B. et al. Pé diabético: tratamento das úlceras plantares com gesso de contato total e análise dos fatores que interferem no tempo de cicatrização. Rev Bras Ortop 40 (3):89-97, 2005.
  • 27. Diagrama de Caixas 190 180 são Sistólica (mm de Hg) 170 160 150 140 Pressão S 130 120 110 Não (n = 15) Sim (n = 17) Hábito de Fumar Figura 1: Valores representativos da pressão arterial sistólica em função do hábito de fumar de pacientes atendidos no ambulatório de Pneumologia do Hospital Universitário Lauro Wanderley (n=32) – João Pessoa, PB.
  • 28. Gráficos para variáveis quantitativas Diagrama de caixas (Box plot) Comprimento do RN 50 Valores extremos 45 Valor Máximo Q3 = 3° Quartil = 39 40 Q2 = 2° Quartil = 38 IIQ = 4 35 Q1 = 1° Quartil = 35 30 Valor Mínimo
  • 29. Diagrama de dispersão variáveis quantitativas FONTE: ROSSI, W. B. et al. Pé diabético: tratamento das úlceras plantares com gesso de contato total e análise dos fatores que interferem no tempo de cicatrização. Rev Bras Ortop 40 (3):89-97, 2005.
  • 30. Gráfico de frequências: Polígono Peso de Recém-nascidos 40 35 freq 30 25 Frequência 20 15 10 5 0 1,25 1,75 2,25 2,75 3,25 3,75 4,25 4,75 5,25 1 2 3 4 5 Peso (Kg) 30
  • 31. Histogramas • Gráfico que reflete a forma da distribuição de frequências da amostra e a estrutura (forma) da população de onde foi retirada a amostra
  • 32. Tabelas vs. Gráficos Tabelas • Convenientes quando há necessidade ou relevância em explicitar os valores • Quando se deseja que os parâmetros apresentados sejam conhecidos de forma mais precisa
  • 33. Tabelas vs. Gráficos Gráficos • Grande número de dados • Quando não é relevante apresentar os valores precisos • Quando se deseja avaliar comportamentos, tendências ou relação entre duas variáveis: a apresentação em um único gráfico permite uma rápida comparação 33
  • 35. População e Amostra Amostra População
  • 36. É importante utilizar amostras de tamanho adequado Para fins práticos, considerar: •Amostras grandes: n>100 •Amostras médias: n>30 •Amostras pequenas: n<30 •Amostras muito pequenas: n<12 DORIA-FILHO, U. Introdução à Bioestatística para simples mortais. São Paulo: Elsevier, 1999
  • 37. Estatística Inferencial Testes Estatísticos A aplicação de um teste estatístico segue um raciocínio lógico que se baseia em 4 questões que orientam o pesquisador em suas decisões: 1. Que tipo de variável está sendo estudada? 2. Quantos conjuntos de dados (amostras) estão sendo avaliados? 3. As amostras são pareadas ou não-pareadas?
  • 38. Amostras Pareadas / Não-pareadas Amostras pareadas –Mesmo indivíduo – Duas observações em um mesmo indivíduo são mais prováveis de serem similares Amostras não-pareadas – Indivíduos são independentes
  • 39. Testes Paramétricos e Não-Paramétricos • Testes Paramétricos – Variáveis intervalares – Parâmetros: média e desvio-padrão – Distribuição Normal • Testes Não-Paramétricos – Variáveis nominais e ordinais – Distribuição dos dados não é Normal (histograma)
  • 40. Testes Estatísticos Variáveis Quantitativas Paramétricos Não-Paramétricos Não-pareadas Pareadas Não pareadas Pareadas 2 amostras 2 amostras 2 amostras 2 amostras Teste t Teste t Mann-Whitney Wilcoxon (Student) (Student) X2 (2x2) Mc Nemar Exato (Fisher) Mais de 2 Mais de 2 Mais de 2 Mais de 2 ANOVA ANOVA Kruskal Wallis Cochram X2 (mxn) Friedman
  • 41. Testes Estatísticos Variáveis Qualitativas Não-pareadas Pareadas 2 amostras 2 amostras X2 Teste exato de Teste de McNemar Fisher Mais de 2 Mais de 2 X2 Q de Cochran
  • 42. Escolha do teste estatístico - Exemplo Critérios para escolha do teste estatístico “Estudo comparativo entre o controle glicêmico (HBA1c) entre diabéticos ambulatoriais com baixo apoio social e com apoio social adequado ” 1. Qual o tipo de variável estudada? Quantitativa - ordinal 2. Quantos conjuntos de dados 2 amostras (amostras) estão sendo avaliados? 3. As amostras são pareadas ou Não-Pareadas não-pareadas? Melhor controle glicêmico 4. Qual o tipo de inferência que se em pacientes com apoio quer obter a partir do estudo? social adequado
  • 43. SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA (P) • é uma medida estimada do grau em que o resultado é "verdadeiro" = no sentido de que seja realmente o que ocorre na população, e não devido ao acaso • o nível-p representa a probabilidade de erro em aceitar o resultado observado como válido • a seleção de um nível de significância acima do qual os resultados serão rejeitados como inválidos é arbitrária = por convenção.
  • 44. Estatística Inferencial Nível de Significância São geralmente adotados como estatisticamente significativos os níveis p = 0,05 e p = 0,01, ou seja, 5% e 1% respectivamente. confiança estatística de 95% Quando o valor de p é 0,52, por exemplo, isto é, a probabilidade de que se trate de um achado ao acaso está acima do limite de 5% que se arbitra a priori, o resultado não é estatisticamente significante
  • 45. Estatística Inferencial Intervalo de Confiança • Um intervalo de confiança é um intervalo de números contendo os valores do parâmetro da população • Corresponde a 95% quando o p > 0,05 • Estimativa intervalar, ao invés de pontual: mais precisa
  • 46. Estatística Inferencial Intervalo de Confiança • Um IC 95% é o intervalo em que há 95% de probabilidade de conter o valor real da população • Um IC de 95% é o intervalo que irá conter o valor real em 95% das vezes, se um estudo for repetido várias vezes utilizando amostras a partir da mesma população.
  • 47. Estatística Inferencial Intervalo de Confiança • IC e valores de p estão intimamente relacionados • Valores-p são o resultado do testes de hipóteses e indicam se os dados da amostra são evidência suficiente para rejeitar a hipótese nula – ex. - uma diferença observada entre dois tratamentos = os dois tratamentos têm eficácia realmente diferente ou é devido ao acaso • IC descreve a precisão do valor estimado • Ex. p=0,09; IC 95% (95,5-118,9)
  • 48.
  • 50. Vamos abrir o SPSS?...
  • 51. ANÁLISE ESTATÍSTICA Parte II SPSS – Tutorial Grupo de Estudos em Semiologia Médica Profa. Rilva Sousa-Muñoz rilva@ccm.ufpb.br