Interpretação de resultados - parte 1 Flashcards
Diferença média e effect size - o que avaliam
O tamanho do efeito ou magnitude da diferença entre dois grupos
Qual a diferença entre os dois
Diferença média - subtração entre os dois grupos, usando o valor bruto e a unidade de medida original do estudo
Ex: PA em mmHg
Effect size ou diferença médias padronizadas - padronizado pelo DP comum a elas.
Vantagem do uso do effect size e “unidades” de medida
Facilita compreensão de escalas desconhecidas e permite combinar e comparar escalas diferentes
D de Cohen e G de Hedges (o último melhor para amostras pequenas, pode ser usado para corrigir o primeiro)
Correlação - o que é
Forma de quantificar a relação entre 2 variáveis contínuas
É uma relação linear
OBs: pode também avaliar varíavel contínua com dicotômica/categórica
Correlação de Pearson - valor e o que mede
Chamada r
-1 a + 1
Mede a direção (- ou +) e a força da associação - quanto mais próximo de 1 mais forte
0 sem associação
R 1 ou -1 é uma correlação perfeita, sem nenhuma dispersão > no gráfico forma uma reta certinha
Regressão - o que é
Técnica para quantificar a relação entre uma variável dependente (desfecho) e uma ou mais independentes (que influenciam ou preditoras/explanatórias)
Tipos de regressão mais aplicáveis na prática
Linear
Logística
Poisson
Cox
Quais os três principais resultados gerados por uma regressão
Tamanho de efeito: RR, OR, hazard ratio
Coeficiente de regressão ou beta
Coeficiente de determinação - R²
Coeficiente de determinação - o que avalia e como interpretar
Identificar até que ponto variáveis independentes explicam a variabilidade de uma variável dependente
Avaliam todas as variáveis de forma conjunta gerando um R²
Quanto mais próximo de 1 ou 100% mais as variáveis independentes explicam a dependente
Tamanho de efeito e coeficiente beta - o que avaliam
A força de associação entre cada variável independente e uma variável dependente
A cada 1 Kg de peso quanto incrementa em PAS
Regressão linear - quando pode ser usada, fórmula e o que é encontrado
Relacionar variáveis independentes contínuas ou categóricas com variável dependente obrigatoriamente contínua
y = b + ax
y = variável dependente
b = valor de Y quando x é 0
x = variável independente
a = beta ou coeficiente de regressão
O que mais deve ser interpretado na regressão linear
Estima se a diferença de um coeficiente de regressão é estatisticamente significativa em relação a hipótese nula , ou seja, é diferente de 0
Deve ter um intervalo de confiança
Se passa pelo 0 não é significativo
Regressão logística - quando pode ser usada, 2 tipos e e o que é encontrado
Para variável dependente dicotômica
Simples se 1 variável independente ou múltipla se 2 ou mais variáveis independentes
Coeficiente de regressão beta em log, odds ratio inicialmente em log e posterior retirado o log e p valor
Qual a diferença entre correlação e regressão
Correlação mostra o quanto duas variáveis estão sincronizadas em direção e força
Não indica causalidade
Regressão quantifica essa relação em termos numéricos
Pode indicar causalidade
