Aula Estatistica inferencial 1.pdf

Aula inicial sobre estatistica com uso do SPSS

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
14/04/221) Introdução à bioestatística
28/04/222) Tipos de representação de dados
05/05/223) Medidas estatísticas –posição, dispersão e quartil
12/05/224) Diagnóstico –S, E, VPP, VPN, Razões de verossimilhança, curva ROC
19/05/225) Estatística inferencial –parte 1 –Teste de normalidade, Teste de hipótese estatística, Correlação e Concordância
26/05/226) Estatística inferencial –parte 2 -Qui-quadrado independente, Qui-quadrado de proporções, McNemar, T de Student, T de Studentpareado
02/06/227) Estatística inferencial –parte 3 -Mann-Whitney, Wilcoxon, ANOVA (PosHoc de Tukey), Kruskal-Wallis
09/06/228) 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 Studentpareado, Mann-Whitney/Wilcoxon, ANOVA (PosHoc de Tukey)/Kruskal-Wallis
23/06/229) Análise univariadae multivariada (Logística)
30/06/2210) 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
Estatísticadescritivaenvolvea
organização,resumoerepresentação
dosdados.Asferramentasutilizadas
paraissosãoasbemconhecidastabelas
defrequência;gráficos;cálculode
medidasdetendênciacentralcomo
média,medianaemoda;ecálculode
medidasdevariaçãocomovariânciae
desviopadrão.
Estatísticainferencialéaplicada
quandoexisteinteresseemutilizaras
informaçõesdeumaamostrapara
chegaraconclusõessobreumgrupo
maior,aoqualnãotemosacesso.Nesse
sentido,umaferramentamuito
utilizadanaestatísticainferencialéa
probabilidade.
Conceitos

5. Estatísticainferencial
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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
KolmogorovSmirnov
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 Hipóteseda 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. √TestedeCorrelação
(Pearson):verificararelação
entrevariáveiscontínuas
quandoaamostraapresenta
distribuiçãoGaussiana
Testes de Hipóteseda Estatística
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√TestedeCorrelação
(Spearman):verificararelação
entrevariáveiscontínuas
quandoaamostranãotem
distribuiçãoGaussiana
Testes paramétricos Testes não paramétricos

16. Correlação
Pearson
OcoeficientedecorrelaçãodePearson(r)oucoeficientedecorrelação
produto-momentoouordePearson:medeograudacorrelaçãolinear
entreduasvariáveisquantitativas.
Éumíndiceadimensionalcomvaloressituadosente-1,0e1.0(refletea
intensidadedeumarelaçãolinearentredoisconjuntosdedados).
r=1-significaumacorrelaçãoperfeitapositivaentreasduasvariáveis.
r=-1-significaumacorrelaçãonegativaperfeitaentreasduasvariáveis-
Istoé,seumaaumenta,aoutrasemprediminui.
r=0-significaqueasduasvariáveisnãodependemlinearmenteumada
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
conjuntodeduas
variáveis
quantitativaspode
ser observado
atravésdeum
gráfico
denominado
Diagrama de
Dispersão e
medidoatravésdo
Coeficientede
correlação.

18. Construçãoda 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 Correlaçãode Pearson
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21. Gráficode 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
OcoeficientedecorrelaçãodepostosdeSpearman,denominado
pelaletragregaƿ(rho),éumamedidadecorrelaçãonão-
paramétrica.AocontrariodocoeficientedecorrelaçãodePearson
nãorequerasuposiçãoquearelaçãoentreasvariáveissejalinear,
nemrequerqueasvariáveissejamquantitativas;podeserusado
paraasvariáveismedidasnonívelordinal.
.
Correlação
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24. Teste de Normalidade
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25. Correlaçãode Spearman
EGVILELA

26. Gráficode Dispersão
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27. Correlaçãode Pearson
EGVILELA

28. EGVILELA
Correlação (ƿde 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. Acuráciado CDAI em
relaçãoaoDoppler
EGVILELA

30. Acuráciado CDAI em
relaçãoaoDoppler
EGVILELA

31. Sensibilidade
Especificidade
Valor preditivopositivo
Valor preditivonegativo
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 Correlaçãode Spearman
EGVILELA

34. Teste de Correlaçãode Spearman
EGVILELA

35. Teste de Correlaçãode Spearman
MarcadoPearson
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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


GastroenterologyInt2002
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38. Teste de concordância de Kappa
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39. Teste de concordância de Kappa
EGVILELA

40. Teste de concordância de Kappa
EGVILELA
Valorizem o
teste da
Concordância
neste caso

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

42. EGVILELA