Pensamento Bayesiano e Estatística Flashcards
O que é o pensamento bayesiano e como avalar artigos a luz dele
Analisar uma nova evidencia a luz do que ja se conhece (probabilidade pré-teste) para chegar em uma probabilidade pós teste
Calcular o pré-teste > se muitos criterios de bradford considera-se cerca de 50%, se poucos porem ja com estudos mostrando algo positivo cerca de 20%. Se nada disso 1-5%
Analisar a qualidade do artigo
Probabilidade pós-teste > calculadoras que usam sensibilidade especificidade e pré-teste para calcular (calculator.testingwisely.com) ou a partir do nanograma de Fagan usando o pré teste e a razão de verossimilhança
Sensibilidade - o que é, qual seu equivalente nao estudos como é determinado e qual o minimo para ser considerada boa
Capacidade de identificar os que tem a doença, ou os verdadeiros positivos
É o power ou poder nos estudos - a capacidade de identifcar que a hipótese nula é falsa quando realmente é
É definido no momento do estudo e depende diretamente do tamanho da amostra
Minimo 0,8
Qual o contrário da sensibilidade e equivalente nos estudos
Sao os positivos que não foram vistos ou falso negativos
Erro tipo 2 -quando a hpótese nula é falsa porém isso nao é visto
Valor de p nos estudos - o que significa ,como é chamado e qual seu valor maximo aceito, o que o determina em um estudo, quais suas limitações
É a possiilidade de a diferença entre os grupos encontrada se dever ao acaso ou falso positivo
Erro tipo 1
0,05
Tamanho da amostra, tamanho do efeito
Parte do pressuposto que a amostra foi obtida de forma aleatória - não vale se houverem vieses
Não é a unica coisa a ser analisada na qualidade de um estudo
Estatisticamente significante não é o mesmo que clinicamente relevante
Qual o contrário do P nos estudos
É a especificidade ou capacidade de detectar os não doentes ou VN
O que é a hipótese nula e o que precisamos averigar a partir dela
É a consideração de que não existe diferença entre os grupos estudados
Verificar se há diferença e se esta tem significância estatística > valor de p
Partindo da hipótese nula quais os possíveis cenários
Hipótese nula é verdadeira e não foi encontrada diferença entre os estudos
Hipótese nula é falsa e foi encontrada diferença entre os estudos
Hpótese nula é verdadeira e foi encontrada diferença entre os estudos erro tipo 1 ou FP
Hipótese nula é falsa e não foi encontrada diferença - erro tipo 2 ou FN
Porque a sensibilidade e especificidade não podem ser a medida central na tomada de decisao
Dizem respeito aos valores do estudo e nao consideram o ponto de partida de quem sao os que tem ou não a doença (pré-teste)
VPP e VPN ; qual é o equivalente nos estudos
Possibilidade de um valor positivo ser um verdadeiro positivo
Possibilidade de um valor negativo ser um verdadeiro negativo
É o cálculo do pós-teste
Formula razao de verossimilhança positiva e negativa
Positiva : sensibilidade / 1 - especificidade
Negativa: 1 - sensibilidade / especificidade
O que o tamanho do efeito e o que influencia no mesmo
O tamanho da diferença entre os grupos - quanto maior a amostra maior
Também deve ser determinado no início do estudo o que se espera
Medidas de tendência - quais são e suas características
Moda - resultado mais presente
Mediana - dividi os valores exatamente no meio
Media - média aritmética, pode estar destorcida se houver um valor mt discrepante dos demais
O que é o DP e quando deve ser usado
É um número que inclui uma % dos resultados do estudo - 1 DP 68% 2 95% e 3 99%. Melhor para estudos em que a distribuição é igualitária dos dois lados da media
Exemplo: media é 10 , DP = 2 > significa que 95% dos resultados estao entre 6 e 14
Intervalo de confiança - o que significa, o que é desejável
É o intervalo em que o resultado se encontrará na população se for repetido varias vezes e será verdadeiro - geralmente 95% das vezes que foi repetido
É o contrário de p
Quando menor melhor (estudo mais numeroso) e nao deve passar pelo 1
Quais as medidas que medem a significância estatística
p e IC
