Este documento discute intervalos de confiança. Explica que um intervalo de confiança fornece uma faixa de valores prováveis para a magnitude real de um efeito observado em um estudo, levando em conta a variabilidade dos dados. Também descreve como intervalos de confiança são usados para comparar taxas e caracterizar a precisão estatística de resultados, e fatores que podem afetar o tamanho de um intervalo de confiança.

1. AU L A 3
Intervalo de confiança

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Conceituando....
A magnitude do efeito que é observado em um estudo (efeito do
tratamento, risco relativo, odds ratio...) chama-se ESTIMATIVA
DE PONTO. Este resultado é a melhor estimativa próxima do
real que se chegou no estudo.
• Pouco provável que a magnitude real seja exatamente aquela que você
encontrou no seu estudo. Em razão da variabilidade dos dados (viéses +
variabilidade natural) = os seus resultados podem ser maiores ou menores que
os verdadeiros na realidade.
Para apresentar tais resultados é necessário mais PRECISÃO
ESTATÍSTICA e por isso o melhor é usar uma faixa de valores
possíveis para a magnitude real do efeito.
• PRECISÃO ESTATÍSTICA = INTERVALO DE CONFIANÇA em torno da
estimativa ponto.
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“Para uma dada estatística obtida de uma amostra
(por exemplo, a média), o intervalo de confiança é um
conjunto de valores em torno da estatística que se
acredita que contenha , com uma determinada
probabilidade (por exemplo 95%), o verdadeiro valor
da estatística (isto é, o valor populacional).”Andy Field

4. Um INTERVALO DE CONFIANÇA contém a mesma informação que a
significância estatística!
Toda vez que o valor correspondente a NENHUM
EFEITO (Risco Relativo = 1 ou sem diferença no
tratamento 
Fora do IC = resultados
estatisticamente
significantes
Dentro do IC = sem
significância.
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6. IC tem vantagens sobre o valor de p
Eles colocam a ênfase
no lugar certo: na
magnitude do efeito.
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Usos:
• Caracterizar a precisão estatística de qualquer taxa (incidência,
prevalência)
• Comparar taxas (Risco Relativo, Risco Atribuível)
Existem diferentes tipos de IC:
calculados para médias, proporções,
diferença de duas médias ou de duas
proporções....

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IC muito grande: sugere que a média da
amostra encontrada é pouco
representativa da média verdadeira da
população, pois o IC deve conter o valor
médio real da população.
• Por outro lado.... Se ao IC for pequeno,
a média da amostra deve estar perto
da média real da população..

8. Fatores que podem influenciar o IC:
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Tamanho da amostra
Variabilidade da população
estudada
A precisão determinada pelo
pesquisador (95%, 99%)
A amplitude do intervalo de confiança é inversamente
proporcional ao tamanho da amostra. Isto significa que
quanto maior o n (menor a margem de erro), mais
estreito é o intervalo de confiança (maior é a precisão).

9. Como interpretar...
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Um intervalo de confiança de 95% fornece um intervalo no qual temos 95%
de confiança que o verdadeiro valor populacional está incluído.

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O intervalo de confiança é a variação de valores onde a razão de chances
(odds ratio) pode estar com 95% de probabilidade se o acaso for responsável
pelos resultados do estudo.

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Referências:
1. Rumsey D. Estatística para leigos. Editora Alta
Books. Rio de Janeiro, 2013.
2. Fletcher, R.H. & Fletcher S.W. Epidemiologia
Clínica. Elementos essenciais. 4 ed. Editora
Artmed. Porto Alegre, 2008.
3. Haynes, R.B.; Sackett, D.L.; Guyatt, G.H.;
Tugwell, P. Epidemiologia Clínica: como realizar
pesquisa clínica na prática. 3 ed. Editora Artmed.
Porto Alegre, 2008.
4. Doria Filho, U. Introdução à Bioestatística – para
simples mortais. Editora Campus. 14 ed. São
Paulo, 1999.
5. Field, Andy. Descobrindo a estatística usando o
SPSS. 2 ed. Editora Artmed, Porto Alegre, 2009.