Bioestatística - Conceitos básicos II

Bioestatística - Conceitos básicos II

1. Redução de risco absoluto (RRA): redução na incidência associada a um tratamento

   • RRA = risco no grupo controle - risco no grupo de tratamento

2. Risco atribuível: aumento na incidência da doença relacionada a uma exposição

   • Risco atribuível = risco do paciente exposto em desenvolver doença - risco do paciente não exposto em desenvolver doença

3. Número necessário para tratar (NNT): número de pacientes necessários a receber uma intervenção até que o resultado almejado seja alcançado

   • NNT = 1÷ RRA

4. Risco relativo (RR): razão de incidência nos dois grupos

   • RR = risco em expostos ÷ risco em não expostos
   • Se RR > 1, a exposição é prejudicial

5. Redução de risco relativo (RRR): porcentagem de doenças prevenidas por um tratamento

   • RRR = RRA ÷ risco do grupo controle

6. Odds ratio (OR): comparação das taxas de eventos entre grupos expostos e não expostos

   • OR = probabilidade de evento no grupo exposto ÷ probabilidade de evento no grupo não exposto
   • OR > 1 maior probabilidade do evento ocorrer no grupo exposto
   • OR < 1 diminuição da probabilidade do evento no grupo exposto
   • Em uma tabela 2x2, OR = (A x D) ÷ (B x C)

7. Acurácia: capacidade de um teste obter resultados verdadeiros

8. Precisão: capacidade de um teste de replicar resultados

9. Teste qui-quadrado: compara proporções entre dois grupos ou mais de dados caregõricos

10. Coeficiente de correlação: grau em que duas variáveis contínuas mudam juntas em uma forma linear

    • Varia de -1 a 1, senso -1 uma correlação inversa perfeita e 1 uma correlação perfeita

11. Teste T: compara grupos de dados contínuos

12. Anova: compara 3 grupos ou mais de dados contínuos

13. Causalidade

    • Hipótese nula e hipótese alternativa são pareadas e assumem afirmações opostas
      • Erro alfa (tipo 1): quando rejeita a hipótese nula mas na verdade ela é verdadeira, cria um falso positivo
      • Erro beta (tipo 2): quando não se rejeita a hipótese nula mas na verdade ela é falsa, cria um falso negativo
    • Poder: capacidade de um teste de rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa
      • É a probabilidade de evitar o erro tipo 2
        • Poder = 1 - erro beta

14. Potência é aumentada com o aumento da diferença entre os grupos e aumento do tamanho da amostra

15. Valor de P: probabilidade de obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que aquela observada em uma amostra, sob a hipótese nula.

    • p < 0,05 (< 5%) é considerado estatisticamnete significativo

16. Intervalo de confiança: intervalo de valores em torno da estimativa pontual em que o valor verdadeiro será contido com uma probabilidade especificada de 1 - A

    • Na maioria das vezes o intervalo de confiança é de 95%, correspondendo a um nível alfa de 0,05