Estatística Flashcards
Variável numérica (quantitativa) DISCRETAS
não são quebradas, só nº inteiros (atendimentos ambulatoriais, FC, Fr, nº de filhos)
Variável numérica (quantitativa) CONTÍNUA
podem ser quebradas, fracionadas (PA, altura, peso)
Variáveis categóricas (qualitativas)
descrição de atributos ou qualidades
Variáveis categóricas (qualitativas) ORDINAL
existe uma ordem (estadiamento, grau de escolaridade)
Variáveis categóricas (qualitativas) NOMINAL
Não existe uma ordem (sexo, tipo sanguíneo, etnia)
Como se define uma epidemia?
Média das incidências dos anos anteriores acrescidas de 2 desvios padrões
Risco atribuível populacional ou proporcional ou fração atribuível populacional
Proporção da doença que poderia ser eliminada caso fosse removida a exposição
RAP = (Incidência nos expostos - Incidência nos não expostos) / incidência nos expostos) ou RAP = RA x prevalência da exposição na população
Risco atribuível
Daqueles com desfecho, quantos desenvolveram devido ao fator.
I expostos - I não expostos
O que mostra o risco relativo? Como ele é calculado? Em quais estudos é utilizado?
Quantas vezes mais risco o grupo exposto ao fator tem de desenvolver o agravo
Incidência dos expostos (a/a+b)/incidência dos não expostos (c/c+d)
Estudos de coorte e ensaio clínico
Qui-quadrado
Usado para comparar 2 variáveis categóricas
Variação -> teste de fisher (amostras pequenas)
T student
Compara 1 variável numérica e 1 categórica
Variação -> teste ANOVA (quando a categoria tiver mais de 2 níveis)
Correlação
2 variáveis numéricas (pesoxPA) -> usa coeficiente de Pearson
Hipótese Nula
É a hipótese de que não existe nenhuma relação entre as variáveis no estudo; geralmente, em um estudo o objetivo é usar observações (ou experimentos) e testes estatísticos para rejeitar a hipótese nula.
Erro tipo 1 (ou erro tipo alfa)
Ocorre quando os pesquisadores rejeitam a hipótese nula, mas ela era verdadeira; Ou seja, os investigadores acham que existe relação entre variáveis, mas ela não existe. Esse é um tipo de falso positivo (porque os investigadores acham que existe relação, mas não existe).
Erro tipo 2 (ou erro tipo beta)
Ocorre quando os pesquisadores aceitam a hipótese nula, mas ela era falsa. Ou seja, os investigadores acham que não existe relação entre as variáveis, mas na verdade existe. Esse é um tipo de falso negativo (porque os investigadores acham que não existe relação, mas na verdade ela existe).