Artigo de bioestatistica

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  • Publicado : 26 de novembro de 2012
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Provavelmente, desde o século XVII 1, as ciências da saúde vêm recorrendo à estatística como instrumento para a análise de fenômenos biológicos. Neste longo período, muitos conceitos e mudanças surgiram nos dois campos do conhecimento. Por um lado, os estatísticos começaram a desenvolver técnicas, motivados principalmente pela sua aplicação, por outro, os médicos passaram a dar ênfase àmensuração como estratégia de análise científica e, assim, a medicina progressivamente sofisticou suas análises quantitativas.

Nas últimas décadas, esta progressão foi vertiginosa apoiada pelo crescimento da atividade científica em todos os campos e pela revolução tecnológica representada particularmente pelos computadores eletrônicos.

Estimulada pelos desafios das ciências da saúde, a estatísticarespondeu tão vigorosamente que uma nova disciplina, a bioestatística, emergiu em seu meio, organizando um referencial teórico próprio e gerando uma grande variedade de conceitos, métodos e técnicas de análise. Para ser abordado, este universo tão vasto requer, inequivocamente, um estudo por partes, o que se busca neste artigo com a seleção de alguns itens para discussão.



Nível descritivo(p-value)

Na grande maioria dos artigos científicos as conclusões são baseadas nele; atualmente são raros os que não o utilizam; pesquisadores são ávidos para o revelarem, mas afinal o que é o "valor do p"?

O "valor do p" ou p-value é conhecido na estatística como nível descritivo e está associado ao que chamamos de testes de hipóteses 2. Portanto, para falar sobre isso é necessário umabreve introdução aos principais conceitos.

Podemos definir como hipóteses questões levantadas relacionadas ao problema em estudo e que, se respondidas, podem ajudar a solucioná-lo. O papel fundamental da hipótese na pesquisa científica é sugerir explicações para os fatos. Uma vez formuladas as hipóteses, estas devem ser comprovadas ou não através do estudo com a ajuda de testes estatísticos. Numteste estatístico são formuladas duas hipóteses chamadas hipótese nula (H0) e hipótese alternativa(H1). Hipótese nula é aquela que é colocada à prova, enquanto que hipótese alternativa é aquela que será considerada como aceitável, caso a hipótese nula seja rejeitada.

A grosso modo, nos problemas mais simples da área médica, a hipótese nula está associada à uma igualdade entre médias ouproporções que podem indicar a não associação (independência) entre fatores de interesse. Por exemplo, num estudo sobre fatores de risco para doenças cardiovasculares, uma hipótese nula poderia ser "a proporção de doentes cardiovasculares entre hipertensos é igual à proporção entre não hipertensos" ou "a chance da doença é a mesma para hipertensos e não hipertensos". Isto implicaria em dizer que "nãoexiste associação entre hipertensão e doença cardiovascular". Outro exemplo, desta vez considerando igualdade de médias, pode ser descrito por um estudo sobre tempo de recuperação de pacientes transplantados. Supondo que desejamos comparar três procedimentos cirúrgicos diferentes, uma possível hipótese seria "o tempo médio de recuperação é o mesmo nos três procedimentos cirúrgicos", ou seja "o tipode procedimento cirúrgico não influencia no tempo de recuperação do paciente".

Todo teste de hipótese possui erros associados a ele. Um dos mais importantes é chamado "erro do tipo I" que corresponde à rejeição da hipótese nula quando esta for verdadeira. No exemplo da doença cardiovascular, a probabilidade do erro do tipo I seria a probabilidade de concluir que há associação quando na verdadenão há, ou seja, concluir uma associação que não existe (que é devida ao acaso). No exemplo do tempo de recuperação, o erro do tipo I corresponderia a dizer que o tipo de procedimento cirúrgico influencia no tempo de recuperação quando na realidade o tempo médio é o mesmo nos três procedimentos. A probabilidade do erro do tipo I chama-se nível de significância e é expressa através da letra...
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