Bioestatística

Bioestatística

1. Variáveis

   • Qualitativas
     • Nominal: é a mesma coisa que categórica?
     • Ordinal
   • Quantitativas
     • Discreta (Intervalar) Nr Filhos, Nr plantas
     • Contínua (Razão) Indice de preços, salário, peso

2. População

   • Amostra
     • Amostragem Probabilística: Somente com base em amostragens probabilísticas é que se pode realizar inferências ou induções sobre a população a partir do conhecimento da amostra.
     • Amostragem Não-Probabilística: há uma escolha deliberada dos elementos da amostra. Não é possível generalizar os resultados das pesquisas para a população,

3. Introdução à Teorias das Probabilidades

   • • a. Nível de significância (α)
     • Nível de Significância: Alpha (α): valor da significancia estatística. É a aposta do pesquisador.
       • Quanto menor for Alpha, menor a probabilidade de rejeitarmos uma hipótese verdadeira
       • Quanto maior for Alpha, maior a probabilidade de rejeitarmos uma hipótese verdadeira
     • (α)=0,05
   • • c. Distribuições de probabilidade
     • Escore Z
       • “distribuições de probabilidade” foram calculadas tomando por parâmetro a média ) e o desvio padrão 1
   • • b. Probabilidade de significância (p-valor)
     • Probabilidade: a chance de ocorrência de um determinado resultado
       • p é a probabilidade calculada da hipótese nula ser verdadeira
         • A estatística testa a ocorrência de hipóteses (calcula a probabilidade de elas ocorrerem) levando em consideração um limite de aceitação para rejeitar ou não a hipótese em teste • Então não basta só calcular a probabilidade de acontecer....temos que saber se a aceitamos ou não.
           • Hipótese estatística nula (H0): hipótese que se tenta refutar. Que anuncia que não há diferença, associação, relação... Hipótese estatística alternativa.
           • (H1): hipótese que se tenta provar, geralmente formulada com base em evidencias previas da literatura por por observação do pesquisador
     • p< (α)= Rejeito a Hnula. Fico com H1
     • p> (α)= Não rejeito a H Nula. Descarto H1. H0 é verdadeira. O que se observa é ao acaso.

4. Introdução à Estatística

   • Estatística Inferencial
     • Distribuição Paramétrica e não paramétrica
       • Distribuição paramétrica e não paramétrica Com o banco de dados pronto o seu primeiro passo (SEMPRE!) deve ser verificar qual a distribuição dos seus dados, se paramétrica ou não paramétrica.
         • Tanto o teste Shapiro-Wilk quanto o teste Kolmogorov-Smirnov comparam a SUA amostra a uma amostra Gaussiana perfeita.
           • Então, para esses testes, H0 = não há diferenças (entre a distribuição de sua amostra e a de comparação). LOGO: H0 = distribuição normal
             • E como tomar a decisão? Como sempre: estabelecendo o valor de alpha e analisando a probabilidade calculada da hipótese nula ser verdadeira (valor de p).
               • Comparar grupos Dados Quantitativos
                 • 3 ou mais grupos Não pareados
                   • Distribuição Paramétrica
                     • Teste Anova One Way
                 • 3 ou mais grupos Não pareados
                   • Distribuição Não Paramétrica
                     • Kruskall Wallis
                 • 2 grupos
                   • Distribuição Não Paramétrica
                     • Não pareado
                       • Mann-Whitney
                   • Distribuição Não Paramétrica
                     • Pareado
                       • Wilcoxon
                   • Distribuição Paramétrica
                     • Pareado
                       • Teste T Student Dependente
                   • Distribuição Paramétrica
                     • Não pareado
                       • Teste T Student Independente
                 • Se há diferença
               • Associar Variáveis Dados Quantitativos
                 • 2 grupos Não pareados
                   • Distribuição Paramétrica
                     • Teste de Correlação de Pearson
                   • Distribuição Não-Paramétrica
                     • Teste de Correlação de Spearman
               • Associar Categorias Dados Qualitativos
                 • Paramétrico ou Nao-Paramétrico
                   • 2 variáveis Não Pareadas
                     • Teste Qui-Quadrado
                       • X² Partição
                         • 2 variáveis 2 Níveis
                       • X² Contingência
                 • Se há dependência
               • Relacionar Variáveis Dados Quantitativos
                 • Paramétrica
                   • 2 grupsos não pareados
                     • Regressão Linear
                 • Se X não tem efeito sobre Y X e Y não são relacionados
           • Teste de Kolmogorov-Smirnov: para amostras maiores que 50 casos
           • Teste de Shapiro-Wilk: para amostras menores que 50 casos
   • Estatística Descritiva
     • Medidas de Tendência Central
       • Média: se relaciona com o Desvio-Padrão
       • Mediana: se relaciona com a amplitude
     • Medidas de Dispersão
       • Amplitude Variância Desvio-Padrão

5. Testes Questionários

6. Influência do Tamanho do Efeito na pesquisa