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Poder Amostral e Estatística
Este documento discute conceitos estatísticos importantes para a condução de pesquisas, como poder amostral, escolha do teste estatístico correto, intervalo de confiança e cálculo do tamanho amostral. O documento enfatiza que é crucial escolher o teste estatístico apropriado para o tipo de dados, evitar erros tipo I e II, e justificar o tamanho da amostra utilizada para validar conclusões.
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- 1. XIV CONGRESSO PAULISTADE UROLOGIA 7-10 Setembro 2016 – São Paulo Sandro Esteves Poder Amostral e Estatística www.androfert.com.br • Diretor Médico e Científico, ANDROFERT • Professor Colaborador, Disciplina Urologia, UNICAMP • Editor Associado: IBJU, Frontiers in Reproductive Endocrinology, MedicalExpress & Clinics (Editor de Área)
- 3. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 3 O pesquisador deve não somente dizer se existe um efeito significativo mas também provar sua validade Tamanho Amostra Teste estatístico correto Erro Amostra: parte do todo (indivíduos, casos, espécimes, etc.) Erro: diferença entre o resultado obtido e o que seria verdadeiro
- 4. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 4 EXEMPLO: Comparar taxa de gravidez via ICSI utilizando espermatozoides ejaculados ou aspirados do testículo na infertilidade masculina associada à fragmentação DNA espermático • Hipótese nula (H0): μ1=μ2; os 2 tipos de Sptz são igualmente eficazes • Hipótese alternativa (H1): μ1≠μ2; os 2 tipos de Sptz não são igualmente eficazes Nível significância α = 0,05 Ø Erro tipo I: aceito uma chance de 5% de estar errado ao dizer que há diferença entre os tipos de Sptz se p<0,05 (rejeito H0)
- 5. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 5 Escolha do teste esta,s-co crucial evitar erro -po I (falso posi-vo) P<0.05: probabilidade diferença observada ser devida ao acaso <5%
- 6. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 6 Escolha do Teste Estatístico 1. Dados demográficos de base são comparáveis? Modelos de ajuste para evitar viés 2. Teste escolhido reflete tipo de dados analisados? Ø Paramétrico (distribuição normal) vs x Não-paramétrico (distribuição assimétrica) Ø Pareado ou não-pareado
- 7. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 7 Escolha do Teste Estatístico 1. Dados demográficos de base são comparáveis? Modelos de ajuste para evitar viés 2. Teste escolhido reflete tipo de dados analisados? Ø Paramétrico (distribuição normal) vs x Não- paramétrico (distribuição assimétrica) Ø Pareado ou não-pareado Teste paramétrico Equivalente não- paramétrico Objetivo Teste t, 2 grupos independentes Mann-Whitney Comparar 2 grupos independen derivados da mesma população Teste t, grupo pareado Wilcoxon Comparar duas séries de obser no mesmo grupo ANOVA Kruskal-Wallis Generalização do teste t (ou Wi para 3 ou mais grupos ou séries observações no mesmo grupo Chi-quadrado Teste exato de Fisher Mede a probabilidade das difere encontradas nos grupos compa serem devidas ao acaso Coeficiente correlação linear (Pearson; r) Coeficiente correlação linear (Spearman) Avalia a força da associação lin entre 2 variáveis contínuas Regressão múltipla Regressão múltipla Descreve a relação numérica en variável dependente e suas co- variáveis
- 8. • Decidir seos dados seguem ou não distribuição normal não é mero exercício acadêmico: • Importância para o tipo de teste a ser aplicado • Mais difícil mostrar diferença estatística utilizando testes não-paramétricos Escolha Teste Estatístico (2) J Urol 2010; 184:1442-6Poder Amostral e Estatística SC Esteves, 8
- 9. Determina o tipode distribuição dos dados Kolmogrov-Smirnov Test Poder Amostral e Estatística SC Esteves, 9
- 10. Esteves et al.J Urol 2013; 189: 232-7 Poder Amostral e Estatística SC Esteves, 10
- 11. Pareamento (dependência): quando vocêmede algo duas vezes no mesma amostra/indivíduo (ex. Antes e Depois) Poder Amostral e Estatística SC Esteves, 11 Teste t pareado pode ser mais poderoso que um teste t para duas amostras porque não inclui a variação adicional causada pela independência das observações. Testes pareados foram realizados em dados pareados?
- 12. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 12 Esteves et al. Hum Reprod 2000 Interesse não só na diferença entre médias finais, mas também na diferença % de antes para depois da intervenção
- 13. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 13 Intervalo de Confiança ajuda medir significância e força da evidência Valor de P limitado quando a variável não é puramente dicotômica (resposta tipo “Sim” ou “NÃO”) IC pode ser calculado sobre variáveis quantitativas e resultados de testes estatísicos; ex. OR, RR, NNT, sensitividade, especificidade, etc.), e definir se o estudo é definitivo ou se mais estudos são necessários
- 14. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 14 Eur Urol (2016), ahead of print . h0p://dx.doi.org/10.1016/j.eururo.2016.04.010
- 15. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 15 P>0.05 não significa, necessariamente, que grupos comparados são iguais/similares/equivalentes • Hipótese nula (H0): μ1=μ2; os 2 tipos de Sptz são igualmente eficazes • Hipótese alternativa (H1): μ1≠μ2; os 2 tipos de Sptz não são igualmente eficazes Erro tipo I (ex. α=0,05): falso positivo Erro tipo II (β ~ poder do teste): falso negativo; depende do tamanho amostral β = 0,20 significa aceitar uma chance de 20% de estar errado ao dizer que não há diferença entre os procedimentos; o mesmo que dizer que o teste tem poder de 80% para apontar diferenças quando elas realmente existem
- 16. Cálculo depende: 1. Errotipo 1 (alfa); ex. 5% (Zα/2=1,96) 2. Erro tipo 2 (beta); ex. 20% (Zβ=0,84) 3. Variação (erro padrão, desvio padrão) 4. Diferença que se deseja detectar Poder Amostral e Estatística SC Esteves, 16 Maioria revistas e agencias fomento exigem cálculo tamanho amostral e justificativa de como foi calculado Miot HA. J Vasc Bras 2011 conhecimento básico estatística do estudo e do problema a ser investigado
- 17. Existem diferentes fórmulas para o cálculo do tamanho amostral, dependendo do modelo matemá8co pressuposto, e so9wares gratuitos com módulos para o cálculo h0p://www.mamiraua.org.br/pt-‐br/ downloads/programas/ Poder Amostral e Estatística SC Esteves, 17
- 18. h0ps://www.sealedenvelope.com/power/binary-‐superiority/ Poder Amostrale Estatística SC Esteves, 18 Diferença esperada (p1-‐p2) Tamanho amostral* 5% 1450-‐3200 10% 440-‐820 20% 140-‐210 30% 80-‐100 40% 50-‐60 *5% nivel significância; potência 80%
- 19. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 19 Taxa sucesso: 40%; N=91 Taxa sucesso: 55%; N=93 Problema: você não calculou o tamanho amostral e já terminou o estudo, que não foi significativo (p>0.05). Como saber se o tamanho amostral foi suficiente para validar conclusão?
- 20. Poder Amostral eEstatística SC Esteves, 20 Taxa sucesso: 40%; N=91 Taxa sucesso: 55%; N=93
- 21. Cinco dicas paramelhorar seu trabalho no que diz respeito à estatística: 1. Inclua o erro beta e o cálculo do tamanho amostral. 2. Se existirem diferenças demográficas entre os grupos, procure usar modelos de ajuste. 3. Verifique se os dados seguem ou não distribuição normal e use testes apropriados para cada caso. 4. Inclua o intervalo de confiança 95% na apresentação dos dados e nos resultados estatísticos. 5. Discuta a relevância clínica dos achados (positivos ou negativos) com base no poder e limitações dos testes utilizados. Poder Amostral e Estatística SC Esteves, 21 Poder Amostral e Estatística Mensagem Final