O documento apresenta o cronograma de um curso de estatística aplicada à pesquisa clínica, abordando testes estatísticos como teste de normalidade, teste de hipótese, correlação, concordância, qui-quadrado independente, qui-quadrado de proporções, T de Student e análises univariada e multivariada.

1. EGVILELA
Estatística inferencial – parte 1
Teste de normalidade, Teste de hipótese
estatística, Correlação e Concordância

2. Testes e Métodos Estatísticos
Aplicados à Pesquisa Clínica
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Data Conteúdo Programático
14/04/22 1) Introdução à bioestatística
28/04/22 2) Tipos de representação de dados
05/05/22 3) Medidas estatísticas – posição, dispersão e quartil
12/05/22 4) Diagnóstico – S, E, VPP, VPN, Razões de verossimilhança, curva ROC
19/05/22 5) Estatística inferencial – parte 1 – Teste de normalidade, Teste de hipótese estatística, Correlação e Concordância
26/05/22 6) Estatística inferencial – parte 2 - Qui-quadrado independente, Qui-quadrado de proporções, McNemar, T de Student, T de Student pareado
02/06/22 7) Estatística inferencial – parte 3 - Mann-Whitney, Wilcoxon, ANOVA (Pos Hoc de Tukey), Kruskal-Wallis
09/06/22 8) Apresentação do banco de dados e resultados estatísticos (Trabalho em grupo)
Grupo 1: Tipos de representação de dados, medidas estatísticas – posição, dispersão e quartil, S, E, VPP, VPN, Razões de verossimilhança, curva ROC,
Teste de Normalidade, Concordância e Correlação
Grupo 2: Tipos de representação de dados, medidas estatísticas – posição, dispersão e quartil, Teste de Normalidade, -Qui-quadrado
independente/McNemar, T de Student/T de Student pareado, Mann-Whitney/Wilcoxon, ANOVA (Pos Hoc de Tukey)/Kruskal-Wallis
23/06/22 9) Análise univariada e multivariada (Logística)
30/06/22 10) Curva de Eventos – Kaplan e análise multivariada de Cox
07/07/22 11) Apresentação e discussão dos métodos estatísticos a serem aplicados na tese de cada aluno (Parte 1) – apresentação individual de cada aluno.
14/07/22 12) Apresentação e discussão dos métodos estatísticos a serem aplicados na tese de cada aluno (Parte 2) -– apresentação individual de cada aluno./
Análise da disciplina
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3. Bioestatística
estatística
descritiva
estatística
inferencial
Estatística
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4. EGVILELA
Estatística descritiva envolve a
organização, resumo e representação
dos dados. As ferramentas utilizadas
para isso são as bem conhecidas tabelas
de frequência; gráficos; cálculo de
medidas de tendência central como
média, mediana e moda; e cálculo de
medidas de variação como variância e
desvio padrão.
Estatística inferencial é aplicada
quando existe interesse em utilizar as
informações de uma amostra para
chegar a conclusões sobre um grupo
maior, ao qual não temos acesso. Nesse
sentido, uma ferramenta muito
utilizada na estatística inferencial é a
probabilidade.
Conceitos

5. Estatística inferencial
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6. Testes de Normalidade
São utilizados para verificar se a distribuição de probabilidade
associada a um conjunto de dados pode ser aproximada pela
distribuição normal.
Teste de Kolmogorov-Smirnov
Teste de Shapiro-Wilk
necessidade de certificarmos se suposição da normalidade pode ser assumida
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7. EGV
Teste de Normalidade
.

8. EGV
Kolmogorov Smirnov
Shapiro-Wilk

9. Histograma
Curva de normalidade
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10. Testes paramétricos
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ou uma tendência

11. Testes paramétricos
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12. Testes de Hipótese da Estatística

13. Teste T de student
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14. Teste estatístico
Dados
Teste estatístico
Estatística do teste
Avaliação da distribuição
Estimativa da probabilidade de
que o valor observado poderia
ocorrer somente pelo acaso
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15. √ Teste de Correlação
(Pearson): verificar a relação
entre variáveis contínuas
quando a amostra apresenta
distribuição Gaussiana
Testes de Hipótese da Estatística
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√ Teste de Correlação
(Spearman): verificar a relação
entre variáveis contínuas
quando a amostra não tem
distribuição Gaussiana
Testes paramétricos Testes não paramétricos

16. Correlação
Pearson
O coeficiente de correlação de Pearson (r) ou coeficiente de correlação
produto-momento ou o r de Pearson: mede o grau da correlação linear
entre duas variáveis quantitativas.
É um índice adimensional com valores situados ente -1,0 e 1.0 (reflete a
intensidade de uma relação linear entre dois conjuntos de dados).
r= 1 - significa uma correlação perfeita positiva entre as duas variáveis.
r= -1 - significa uma correlação negativa perfeita entre as duas variáveis -
Isto é, se uma aumenta, a outra sempre diminui.
r= 0 - significa que as duas variáveis não dependem linearmente uma da
outra.
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No entanto, pode existir uma outra dependência que seja "não linear". Assim, o
resultado r=0 deve ser investigado por outros meios.

17. Correlação de Pearson
Exemplos gráficos
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Comportamento
conjunto de duas
variáveis
quantitativas pode
ser observado
através de um
gráfico
denominado
Diagrama de
Dispersão e
medido através do
Coeficiente de
correlação .

18. Construção da Correlação
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variável independente ou
explanatória ou preditora (X)
variável dependente
ou desfecho (y)
Ordenada
Abscissa

19. Teste de Normalidade
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20. Teste de Correlação de Pearson
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21. Gráfico de dispersão
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22. EGVILELA
Correlação (r de Pearson)
O coeficiente de correlação é
um índice de magnitude na qual
se associam duas variáveis.
r = 1: perfeita;
r = 0,80 - <1: muito alta;
r = 0.60 - <0,80: alta;
r = 0.40 - <60: moderada;
r = 0,20 - <0.40: baixa;
r = 0 - <0.20 muito baixa;
r = 0: nula;

23. Spearman
O coeficiente de correlação de postos de Spearman, denominado
pela letra grega ƿ (rho), é uma medida de correlação não-
paramétrica. Ao contrario do coeficiente de correlação de Pearson
não requer a suposição que a relação entre as variáveis seja linear,
nem requer que as variáveis sejam quantitativas; pode ser usado
para as variáveis medidas no nível ordinal.
.
Correlação
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24. Teste de Normalidade
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25. Correlação de Spearman
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26. Gráfico de Dispersão
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27. Correlação de Pearson
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28. EGVILELA
Correlação (ƿ de Speaman)
O coeficiente de correlação é
um índice de magnitude na qual
se associam duas variáveis.
r = 1: perfeita;
r = 0,80 - <1: muito alta;
r = 0.60 - <0,80: alta;
r = 0.40 - <60: moderada;
r = 0,20 - <0.40: baixa;
r = 0 - <0.20 muito baixa;
r = 0: nula;

29. Acurácia do CDAI em
relação ao Doppler
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30. Acurácia do CDAI em
relação ao Doppler
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31. Sensibilidade
Especificidade
Valor preditivo positivo
Valor preditivo negativo
Testes diagnósticos
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22= VN
5 = FN
2= FP
10 = VP
Sensibilidade (S): é a probabilidade de um teste dar positivo na presença da doença
Especificidade (E): é probabilidade de um teste dar negativo na ausência da doença
Valor preditivo positivo (VPP):é a proporção de verdadeiros positivos entre todos os
indivíduos com teste positivo.
Valor preditivo negativo (VPN):é a proporção de verdadeiros negativos entre todos os
indivíduos com teste negativo.

32. EGVILELA
Testes diagnósticos
Sensibilidade (S): é a probabilidade de um
teste dar positivo na presença da doença,
isto é, avalia a capacidade do teste detectar
a doença quando ela está presente. S =
a/a+c 66,7%
Especificidade (E): é probabilidade de um
teste dar negativo na ausência da doença,
isto é, avalia a capacidade do teste afastar
a doença quando ela está ausente. E =
d/b+d 91,7%
Valor preditivo positivo (VPP):é a proporção
de verdadeiros positivos entre todos os
indivíduos com teste positivo. Expressa a
probabilidade de um paciente com o teste
positivo ter a doença. VPP = a/a+b
83,3%
Valor preditivo negativo (VPN):é a proporção
de verdadeiros negativos entre todos os
indivíduos com teste negativo. Expressa a
probabilidade de um paciente com o teste
negativo não ter a doença. VPN = d/b+d
81,5%

33. Teste de Correlação de Spearman
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34. Teste de Correlação de Spearman
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35. Teste de Correlação de Spearman
Marcado Pearson
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36. ESTUDO DA CONCORDÂNCIA
SIMPLES KAPPA
HO # ZERO
Classificação de FLEISS (1981)
• para KAPPA < 0,4 - concordância fraca
• para KAPPA entre 0,4 e 0,75 - concordância
de razoável a boa
• para KAPPA > 0,75 - concordância excelente
Teste de concordância de Kappa
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37. ESTUDO DA
CONCORDÂNCIA
ENTRE
PATOLOGISTAS
A e B
(critérios menores)
Critérios
histológicos
Concordância
simples
Concordância
de Kappa
Nível de
concordância
Borda em
escova
Ulcerações
na mucosa
Espessamen-
to do tecido
conjuntivo
0,65
0,80
0,70
0,29
0,00
0,07
fraco
fraco
fraco
Gastroenterology Int 2002
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38. Teste de concordância de Kappa
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39. Teste de concordância de Kappa
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40. Teste de concordância de Kappa
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Valorizem o
teste da
Concordância
neste caso

41. Estatística inferencial – parte 2 - Qui-
quadrado independente, Qui-
quadrado de proporções, McNemar, T
de Student, T de Student pareado
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42. EGVILELA