.
Professor: Lupércio F. Bessegato |
E-mail: lupercio@est.ufmg.br |
Livro Texto: soares, j. f. e siqueira, a. l. Introdução à estatística médica. 2ª edição, Belo Horizonte: Coopmed.
O objetivo deste curso é apresentar aos alunos o conceitos básicos de Estatística e discutir como a Estatística pode ajudar na solução de problemas na área de Ciências da Saúde. Será incentivado a utilização da informática (calculadora e micro-computador) junto ao trabalho científico.
As listas de exercícios devem ser resolvidas com o objetivo de prepará-lo para as provas.
Você
pode precisar ler arquivos em formato PDF que devem ser lidos com o
software gratuito .
O aluno poderá utilizar pacotes estatísticos no decorrer da disciplina, em análise de dados e em aplicações de inferência estatística. Recomendo a utilização do Excel ou do
, pela facilidade de manuseio, possuindo muitas referências na Internet.Aqueles que desejarem utilizá-los, poderão procurar-me para que eu possa orientá-los e acompanhá-los com os exercícios e aplicações, assim como com a utilização dos softwares.
Para aqueles que desejem utilizar o Excel, recomendo o livro: Estatística: teoria e aplicações usando o Microsoft® Excel, de David Levine, Mark Berenson e David Stephan, da LTC ou o livro: Estatística aplicada com Excel para cursos de administração e economia, de Ricardo Braule, da Editora Campus.
Para aqueles que prefiram o Minitab, recomendo o Relatório Técnico "Introdução ao Software Minitab for Windows ®", de J.F. Soares e M.D.F. Rodrigues, publicado pelo Departamento de Estatística da UFMG (download: Arquivo
).
Recomenda-se que sejam solucionados todos os exercícios da seção 2.7, página 30, do livro texto, para sedimentar os conceitos.
Neste capítulo foi desenvolvido uma avaliação de pesquisas médicas, identificando os problemas típicos da pesquisa clínica: o estudo da associação entre a exposição a um fator e o eventual desenvolvimento de uma doença, a comparação de opções terapêuticas e o estudo de fatores de prognósticos para pacientes submetidos a um dado tratamento. São apresentados quatro formas básicas de pesquisa utilizadas na solução deste tipo de problemas: estudos descritivos, estudos caso-controle, estudos tipo coorte e ensaio clínico aleatorizado.
Recomenda-se que sejam solucionados todo os exercícios da seção 3.7, página 78, do livro texto, para sedimentar os conceitos. Recomenda-se o foco nas análises dos resultados obtidos, aproveitando-se das questões para o treinamento no uso da calculadora pessoal ou mesmo no uso do computador. Apresentamos aqui a estatística descritiva e os boxplots referentes ao exercício 15 desta seção.
Os dados observados em estudo na área de Ciências da Saúde devem ser analisados e interpretados com o auxílio de métodos estatísticos. A primeira etapa desta tarefa é a organização e síntese dos dados. Para isto, foram desenvolvidos métodos que recebem o nome genérico de estatística descritiva, ou ainda, análise descritiva.
A análise descritiva consiste basicamente na organização e descrição dos dados, na identificação de valores que traduzem o elemento típico e na quantificação da variabilidade presente nos dados. Os elementos básicos para essa análise são: tabelas, gráficos e medidas ou sínteses numéricas.
O uso de técnicas descritivas deve sempre preceder análises mais avançadas. Além de propiciar a familiarização com os dados, possibilita a detecção de estruturas interessantes, e eventualmente, a presença de valores atípicos nos dados.
Lista de Exercícios:
Lista # 1 (em sala):
Seção 3.7 (pg. 78): .
Lista # 2 (extra-classe):
Seção 3.7 (pg. 78): 11; 13; 14; 15; 21.
Aplicação
Este conteúdo poderá ser exercitado através da análise de um banco de dados de interesse do aluno. As recomendações para sua execução podem ser encontradas aqui. Caso o aluno interessado prefira, posso fornecer alguns bancos de dados interessantes relacionados com a área médica.
Este capítulo é extremamente importante para o desenvolvimento da disciplina. Um dos objetivos é, usando a linguagem da Probabilidade, mostrar como se mede o nível de certeza da ocorrência de um evento. O conceito de probabilidade, de probabilidade condicionada, de independência de eventos, de atualização das medidas de probabilidade à medida em que o experimento aleatório se desenvolve, etc. são fundamentais para o entendimento dos próximos capítulos. O aluno não deve se esquecer que este é um assunto essencialmente matemático, exigindo que os aspectos teóricos sejam mais considerados.
O aluno deve focar os conceitos abordados em sala de aula, com o uso de operadores da Teoria de Conjuntos na montagem das questões. O Diagrama de Venn é especialmente importante para visualização dos problemas.
Um teste diagnóstico é utilizado para triagem de pacientes, diagnóstico de doenças e o acompanhamento ou prognóstico da evolução de um paciente. Para chegar ao diagnóstico, o médico considera várias possibilidades, com níveis de certeza que variam de acordo com as informações disponíveis. Consideraremos o teste positivo quando indicar a presença da doença e negativo quando indicar a ausência. Não existe teste perfeito, aquele que com certeza absoluta determina a presença ou ausência da doença. Assim, o objetivo principal deste capítulo é estudar os índices nos quais o conceito de qualidade de um teste diagnóstico é usualmente desmembrado.
Freqüentemente, um único teste não é suficiente , e portanto deve-se combinar dois ou mais testes. O ideal seria que, para cada patologia, fossem determinados os testes a serem incluídos no processo diagnóstico e a melhor forma de combiná-los. São apresentadas as formas mais comuns de combinação de testes e como medir a qualidade do teste conjunto.
Recomenda-se que sejam solucionados os exercícios abaixo, referentes à seção assinalada do livro texto.
Lista de Exercícios:
Lista # 3 (extra-classe):
Seção 4.10 (pg. 121): 8; 11; 16; 19.
Lista # 4 (em sala):
Seção 4.10 (pg. 121): 1; 3.
Lista # 5 (extra-classe):
Seção 4.10 (pg. 78): 20; 21; 22; 8.c.
Neste capítulo apresenta-se uma forma de caracterizar variáveis, que consiste em agrupar situações envolvendo variáveis do mesmo tipo em classes denominadas modelos. São descritos apenas os modelos de Poisson e de Gauss, respectivamente para variáveis discretas e contínuas, as quais têm muita importância porque podem descrever muitas situações práticas.
Não é possível conhecer a priori o valor de uma variável sujeita intrinsecamente a variabilidade, daí ela ser chamada de variável aleatória. Para estudá-la, temos que identificar os valores que ela pode assumir e a correspondente freqüência de ocorrência, isto é, sua distribuição de probabilidade, ou seja, o modelo que será usado para caracterizá-la.
Esta é uma seção conceitual e ressalta-se que as idéias aqui estudadas são fundamentais para o entendimento das soluções de problemas de inferência estatísticas a ser apresentados e discutidos no prosseguimento da disciplina.
Recomenda-se que sejam solucionados os exercícios abaixo, referentes à seção assinalada do livro texto.
Utilizem a planilha, que contém algumas variáveis discretas em Excel, para poder simular o comportamento da função de probabilidade do modelo de Poisson, para parâmetros diferentes. Além disso, ela poderá ser utilizada para facilitar os cálculos de probabilidade na execução dos exercícios de aplicação.
Lista de Exercícios:
Lista # 6 (a ser disponibilizada):
Seção 5.8 (pg. 166): .