Desenho de estudo Flashcards
Primeiro passo para testar uma hipótese
Assumir uma hipótese nula - não há diferença entre as amostras, não há associação ou efeito com o que esta sendo testado
Assumir uma hipótese alternativa oposta à hipótese nula
Para que hipótese alternativa seja válida …
Deve ser mencionado um valor para que então ela possa ser testada
Segundo passo
Assumir qual será o valor estatisticamente significativo para rejeitar a hipótese nula > geralmente p < 0,05 ou 5%
O que mais deve ser definido
Tamanho do efeito esperado
Poder desejado
Erro tipo 1 - o que é
É a chance de rejeitar a hipótese nula quando na verdade ela é verdadeira, ou seja, falso positivo
O que o valor de P delimita
É um valor a partir do qual a diferença é muito improvável de ser encontrada ao acaso (ou seja, se a hipótese nula for verdadeira)
Quando p é < 0,05 significa que aquele valor encontrado tem menos de 5% de chance de ser encontrado ao acaso se a hipótese nula for verdadeira, ou seja, a chance de erro tipo 1 é muito baixa
P > 0,05 - como interpretar
Que a hipótese nula é verdadeira ou que não houve poder estatístico suficiente para rejeitá-la (erro tipo 2)
Intervalo de confiança - o que é e como é estimado
É a faixa de prováveis valores reais considerando a população alvo de onde veio a amostra
A partir da estimativa pontual, desvio padrão a partir dela e considerando o nível desejado de confiança que geralmente é de 95%
O que significa dizer que o intervalo de confiança é de 95%
Significa que em 95 de 100 estudos o IC descrito contém o verdadeiro valor populacional
O que influencia o tamanho do intervalo de confiança
O tamanho amostral > quanto maior, menor o IC e mais preciso o estudo
Como interpretar a significância estatística a partir do IC
Se passa pela nulidade não é significativo - pode ser risco ou benefício ou sem efeito
Nulidade = 1 para razões e = 0 para subtrações
Importante avaliar a distribuição - um medicamento pode estar passando pouco do 1 (ex 0,7-1,02) > será que faltou apenas poder?
Erro tipo 2
O que pode influenciar
Hipótese nula não é rejeitada mas deveria ser - falso negativo
Perda de poder estatístico
O que é poder estatístico
É a probabilidade de detectar uma diferença clinicamente importante se ela realmente existir
O que influencia no poder estatístico e como
Tamanho da amostra - quanto maior, maior
Tamanho do efeito procurado - quanto maior, maior
Variabilidade/imprecisão - quanto maior, menor
Como definir o tamanho amostral
O tamanho do efeito esperado
Define-se o poder desejado - geralmente 80%
Nível de significância ou alfa - p < 0,05
Variabilidade - DP
