Inferência estatística e teste de hipóteses - parte 1

Bom dia gente Bom dia vamos começar pra gente render amanhã aí fim de semana bom né de dia sol de tarde e chuva lua no céu então aproveitamos bastante hoje eh nós vamos começar finalmente a falar e fazer testes estatísticos então toda a nossa preparação até o momento foi para que vocês tivessem a base inicial de probabilidade de distribuição de probabilidade nós vamos aplicar isso agora finalmente ao ao objetivo maior dessa disciplina que é fazer vocês entenderem e praticarem o uso de probabilidade na definição e na comparação de grupos e se há diferença ou igualdade

dado uma certa intervenção vocês se lembram na última aula prática ficou um certa uma certa frustração né dado que vocês tinham na mão uma série de perguntas ali num banco de dados de miastenia mas não sabiam O que fazer com aquilo ainda direito análise exploratória dava para fazer mas quando se perguntava se existia diferença na no tratamento com corticoide se a timectomia mudava alguma coisa na na gravidade da miastenia se Então esse tipo de pergunta vocês ficaram com razão com dúvida porque não sabiam o que fazer não tinham instrumentos né E hoje nós vamos voltar

nesse mesmo exercício na aula prática para que vocês comecem a aplicar uma técnica estatística que é a primeira que vocês vão aprender aqui no curso que é o teste Z Olá bom dia tudo bem então essa vai ser a nossa a a nossa dinâmica antes porém eu vou falar um pouquinho de inferência não é isso inferência estatística O que é como é que como é que a gente alguns elementos ainda conceituais necessários para aplicar no teste de hipóteses tá professorado Oi não você poderia ligar pra gente por favor como é que seu nome Carolina você

faz pra gente isso aí é ali atrás da porta tem uma caixinha embaixo dela tem um botão e você regula a temperatura que você acha melhor eu sugiro 22º não menos do que isso que a gente vai começa a ter frio é tem pessoas que tem pessoas aqui mais polares quase pinguins às vezes antárticos muito bem inferência obrigado Carolina a inferência é partir de uma certa observação Tá certo de uma uma situação empírica que eu vivencio que eu coleciono que eu observo e extrapolar isso para o todo então É como se eu entrasse na classe

aqui e olhasse PR meia de vocês usando calça jeans e falasse todo estudante de medicina usa calça jeans Eu estou fazendo uma inferência Tá certo e não é verdade porque tem gente de bermuda com outros tecidos não é isso tem gente de saia tem gente usando outras outras vestimentas que não a calça jeans mas se esse que é o ponto muitas vezes eu olho para uma situação que é amostral eu coleciono aquilo interpreto e jogo como se aquilo fosse um fenômeno eu generalizo então inferir é partir desta situação particular para o geral tá ok então

aqui tem um exemplo médico né em que eu analisei uma amostra de indivíduos com insuficiência cardíaca fiz umas contas sobre a mortalidade e calculei que em TR meses 20% desse grupo uma vez constatada a infuência cardíaca tem chance de sobreviver tá CTO mais de 3 meses ou seja eu tive que observar um grupo evidentemente Eu não tratei não atendi todas as infuências cardíacas do mundo mas eu fiz um grupo observei e tirei disso uma constatei uma frequência que 20% vive 3 meses ou mais isso é uma inferência correto é verdade que isso vai variar não

é um esse dado não é absoluto esses 20% mas em torno disso sempre a gente tem que olhar paraa probabilidade como algo que tem uma variação em torno dela eu apenas faço uma conta eu tenho portanto do particular para o geral uma conclusão é o que se chama também de raciocínio indutivo o contraponto do indutivo é o raciocínio dedutivo que é matemático por natureza eu pego uma premissa e vou deduzindo até chegar a uma certa conclusão sem necessariamente observar nada então mas no nosso caso tipicamente na medicina eu vou observar eu vou ter casos eu

vou ter casuística e portanto vou poder tirar conclusões e fazer contas desse grupo como nós vimos na aula passada a partir das distribuições a inferência estatística nasce de um fenômeno que a gente chama de amostra existe lá a população geral a população inteira né da qual eu tiro um pedaço eu amostro eu eu alguns indivíduos são representativos para que eu constitua então um conjunto para estimar os valores médios e as variações variância desvio padrão etc então evidentemente eu não consigo calcular diretamente a população inteira a médias e o padrão por exemplo a variância né Eu

preciso de um conjunto que é menor que torna factível a minha a minha medida bom E aí eu vou ter estimadores esses estimadores vão me ajudar dar a tirar as conclusões necessárias a partir do processo de inferência nisso tudo haverá erro e eu preciso controlar os erros é claro que a gente precisa trabalhar com o menor erro possível com menor chance de viés de desvio do meu fenômeno E para isso eu tenho que conhecer os erros para controlá-los Estar atento aos erros né então nós temos dois dois processos em em em andamento que precisamos precisamos

entender como é que eu faço a estimação e como é que eu monto um teste de hipóteses quanto a aos estimadores nós já conhecemos alguns das aulas anteriores a média a variância a no caso a mediana também é um estimador a moda é um estimador a os quartis o intervalo de variação são todos estimadores a partir da amostra hoje nós vamos nos deter e apenas Hoje eu vou trabalhar especificamente média e vai variância porque nós vamos introduzir um teste estatístico que trabalha com esses dois parâmetros esses dois estimadores tá ok então quando usarmos as letras

gregas nós queremos dizer que seria a média da população que a média digamos ideal aquela média real entre aspas né que eu não vou conhecer isso mas eventualmente eu vou me aproximar dela por alguns outros métodos e o estimador quando é Sigma ao quadrado A variância o estimador s a quadrado é o estimador da variância real Sigma quadr então letras gregas é a medida Olímpica a medida então Eh que seria o real que eu entenderia como real que não vou conhecer mas eu vou ter chance de estimar mesmo o x Barra que é a média

e a variância s qu e o raiz qu de S qu o s que é o des padrão Ok apenas Prim clatura nós temos um primeiro tipo de erro que é o erro chamado amostral o erro amostral é aquele decorrente justamente da da maneira que eu coleto a amostra ou do tamanho da minha amostra como é que eu vou demonstrar para vocês aqui o que acontece quando eu tenho uma amostra pequena relativamente e uma amostra maior dado um conjunto conhecido de valores lembremos aqui da natremia da medida de sódio cérico em que nós tínhamos 734

pacientes lembram Desse exemplo do sódio aqui a curva azul ajada é está mostrando uma curva normal a curva de gaus com a média do 734 e a variância di o padrão dos 734 portanto Esta é a curva que eu chamaria de Olímpica porque são de todos os pacientes do 734 agora suponha vocês que eu amostre ao acaso 10 pacientes desses 734 e faça isso em três grupos três amostras de 10 três grupos de 10 indivíduos e calcule de novo a média com esses 10 em cada grupo e calcule o padrão dos 10 em cada grupo

reparem que a curva normal a curva de gaus resultante para cada um deles não é Idêntica e muita e e uma vez aqui pelo menos ela se ela saiu bastante distorcida ela saiu distante né da Média tida como verdadeira do 734 pacientes Então veja que uma amostra de 10 indivíduos não deu conta de representar adamente esta média e nem o desvio padrão reparem que aqui a curva Verde também tem 10 indivíduos e a vermelha onde a média foi até razoavelmente contemplada porém o Desu padrão saiu diferente do Desu padrão original esperado então com uma amostra

de 10 eu tenho uma recuperação que vai ter um erro se eu tivesse feito só uma amostra de 10 e tivesse feito esses 10 indivíduos aqui eu teria uma média menor do que a real teria iia um portanto um erro dentro deste cálculo de média daquela média que seria a média ideal ou a média verdadeira Tá certo se por outro lado eu tirar 100 indivíduos amostrar 100 indivíduos desse 734 veja como a recuperação da Média que é aqui Azul a curva Azul como nos três grupos eu tive uma média muito mais próxima da curva verdadeira

e um desvio padrão também muito mais próximo da curva verdadeira repararam isso então é muito importante nós termos isso em mente amostras maiores geram uma representatividade do grupo populacional melhor e esse quanto maior vai depender de uma série de aspectos que eu posso calcular no futuro a gente vai ver isso hoje ainda não mas tenho isso em mente amostras maiores geram melhor representação do fenômeno que eu estou estudando amostras pequenas distorcem ou podem distorcer não Obrigatoriamente porque essa aqui vermelha ficou boa né Essa curva vermelha com 10 ficou boa mas isso foi ao acaso e

o acaso é o nosso problema as coisas que acontecem casualmente confundem O nossos o nosso raciocínio e a nossa conclusão eu tenho que desembaralhar o acaso eu tenho que tirar a os fenômenos aleatórios que acontecem por acaso da minha medida do meu estimador porque se por acaso eu pegar uma pessoa que tá muito for da curva e eu tenho poucos indivíduos ela distorce a média ela vai contaminar o cálculo da Média levando a média para um patamar diferente daquele que era o populacional Tá certo isso é importante de nós compreendermos muito bem este erro tem

um nome específico quando eu tenho um erro uma distância da Média verdadeira eu chamo isso erro padrão da Média tá bom Este é um conceito importante que vocês têm ele ele propaga-se para outras outras técnicas mesmo que ele não seja usado com este nome mais mas aquilo que eu esperava como sendo a média verdadeira é diferente da Média que eu obtenho com a minha amostra porque sempre será menor do que a população essa distância entre as duas eu vou ter que calcular como um erro padrão relacionado à média por isso que ele chama erro padrão

da Média Tá certo nesse caso a forma vamos dizer assim de calcular isso poderia ser esta que eu tô mostrando na figura dada população inteira eu faço números um número qualquer de pequenas amostras ou de tamanhos de amostr similares e calculo as médias resultantes dessas amostras e a partir destas amostras eu teria uma variação então a minha distribuição Agora não é mais do valor da variável mas do da Média calculada desse número de amostras novas Então olha a lógica do que eu tô falando eu tenho lá por exemplo glicemia eu chego aqui na classe e

sorteio cinco indivíduos e faço a glicemia de vocês cinco indivíduos calculo uma média pego outros cinco indivíduos calculo outra média então agora a minha variável deixou de ser a Glicemia do indivíduo para ser a média a variável agora é a média calculada de um grupo de indivíduos perceberam essa nuance então eu não estou mais calculando a média só dos indivíduos eu uso essa média eu uso a o valor individual para calcular uma média e esta média tem uma distribuição porque vou ter valores diferentes a cada grupo que eu sortear Tá certo isso gera um desvio

padrão e esse desvio padrão é o erro padrão da Média então conceitualmente o erro padrão da Média nada mais é do que o desvio padrão das médias calculadas Claro que não não faria isso dessa forma na prática ficaria pouco útil para um projeto de pesquisa sair fazendo Pequenos Grupos calculando erro padrão da média na mão existe uma formulação matemática que parte deste princípio desta premissa e chega num cálculo eh aproximado de erro padrão da média decorrente do tamanho de uma amostra e do desvio padrão de uma amostra nós vamos ver isso aqui um pouquinho vamos

primeiro dar um exemplo tá suponha essa seguinte situação temos aqui um número de indivíduos onde eu eu medi o a frequência cardíaca então a frequência cardíaca tá aqui Expressa de um certo número de indivíduos e nós vamos constituir pequenas amostras de três indivíduos para calcular a média só para fazer aquele exercício anterior né então fizemos cinco amostras aleatoriamente por sorteio né e três indivíduos em cada amostra do qual resultou uma média reparem que daquele conjunto de três em três indivíduos nós temos aqui valores diferentes né deu por coincidência um valor aqui de 70 repetido mas

nós temos quatro médias em cinco valores diferentes daqui eu posso agora calcular um desvio padrão destes resultados aqui ó destes aqui e não deste mas das médias para ver como é que é a variação das médias amostrais se eu fizer a média das médias eu tenho 69 33 agora O desvio padrão que é aquela fórmula conhecida né Cada medida menos a média quadrado sobre o n- 1 me resulta no desvio padrão de 0,71 esse aqui então a média das médias né esse 0,71 que é um desvio padrão nada mais é do que o erro padrão

da média ao invés de chamar de desvio o padrão da média na prática o que me interessa dizer é existe uma média verdadeira e eu com a minha amostra Eu tenho um erro acoplado pela estimativa que eu estou fazendo então agora eu tenho o conhecimento desse desvio do meu cálculo da Média Por quê eu peguei só uma amostra e não a população verdadeira então agora eu tenho o erro padrão da Média entenderam a ideia de erro aqui o erro aqui tem o sentido de desvio erro em estatística tem esse sentido de desvio eu esperava eu

eu tenho certeza que eu não estou com a média verdadeira mais provável que eu tenha um desvio um erro e eu tenho que considerar esse erro daqui paraa frente que é o desvio padrão das das médias amostrais teóricas que na prática a gente não vai fazer entenderam então o erro pão da Média Ok então o erro padrão da Média diminui assim como di o padrão diminui conforme eu aumento o tamanho da amostra então amostras maiores geram erros padrão da Média menores Então esse é um conceito que tem que ficar bem claro para vocês amostras maiores

representam melhor a população e geram erros menores assim como também desvios padrões menores tá matematicamente é possível simplificar isso então o erro padrão da Média Essa fulinha é importante porque é dessa fórmula que surgirá no futuro o cálculo de amostragem eh Esta é a base conceitual que permitiu se desenvolver a teoria de cálculo de tamanho de amostra tá então o erro padrão da Média nada mais é do que eu desvio o padrão sobre a raiz do tamanho da amostra que eu constituir então com uma amostra apenas eu consigo calcular o erro padrão da Média lá

no minitab vocês vão ver que existe o Standard error of the mean é uma daquelas eh análises descritivas quando você entra no no stat Basic statistics tem lá as análises descritivas tem média o padrão Standard error of the mean né que é o erro padrão da média em inglês então agora ele também Calcula pra gente mas vocês sabem calcular isso na mão agora é facinho Tá certo só para ter a noção de que de uma amostra eu consigo obter o erro para da Méia não preciso calcular várias amostras esse seria o jeito apenas para mostrar

como é que é o mecanismo que seria se eu tivesse essa possibilidade de calcular vários né então erro para da Média muito importante em muitas publicações não se coloca o desvio padrão vai se colocar o erro padrão da Média porque o foco é na média e não no na medida individual mais o que nós fazemos boa parte das vezes é comparar médias comparar valores centrais e eu preciso da dispersão então eu uso os indivíduos para calcular a média e o erro para média tá bom muito bem agora o que nos interessa daqui para frente é

tomar decisões vocês vão aprender De hoje em diante como é que isso é feito como é que as evidências são construídas a partir da estatística E para isso eu preciso testar hipóteses eu preciso ter uma hipótese e testá-las segundo a significância estatística como é que seria uma pergunta típica no nosso meio de pesquisa essa aqui é bem característica né Nós temos uma determinada droga antihipertensiva já em uso né no mercado uma droga a nós não somos patrocinados por ninguém portanto usaremos uma letra para simbolizar Tá certo se quiserem Patrocinar estamos aqui lé abertos então a

droga a já existe no mercado a droga a já está em uso conheço sei os efeitos colaterais seios efeitos terapêuticos sei o quanto que ela tem de potencial para tratamento na hipertensão arterial um laboratório vem e desenvolve uma nova molécula uma droga B E aí começam as perguntas importantes Será que vale a pena trocar perguntas que vocês devem fazer enquanto médicos vale a pena trocar um uma certa terapêutica conhecida por uma nova terapêutica Por que você deveria trocar Quais são as perguntas então necessárias o que vocês perguntariam primeiramente quem quer fazer uma uma tentativa de

resposta por favor fala Marina né Fala alto grita comigo aqui benefíci são melhores do os essa é uma pergunta bem geral se os benefícios são são maiores do que o da droga anterior né eu preciso localizar sempre que eu tô estudando eu preciso localizar um benefício então por exemplo uma pergunta que seria mais sintonizada seria Será que a droga B controla reduz a hipertensão arterial mas e de maneira constante em relação a droga A então então eu tenho uma medida uma variável pressão arterial eu preciso partir então desta ideia porque os benefícios podem ser são

muitas variáveis eu preciso eu preciso sintonizar quais são e aí perguntar com cada variável fazer um teste de hipótese para cada variável inicialmente né então boa Marina muito bem a pergunta poderia ser essa sim Será que a droga a a droga B melhor dizendo Ela traz uma redução da hipertensão arterial mais adequada de controle do que a drogar a Então essa é uma pergunta boa né então nós temos que fazer um teste de hipóteses para isso tá certo e vamos ter que montar um projeto essa essa pergunta se responde como montando dois grupos uma um

vai tomar a droga atual e o outro vai tomar a droga nova e eu vou comparar os resultados de um certo prazo tem resultados imediatos né depende da droga vai agir nas primeiras horas depende da droga vai agir na primeira semana vai ter que entrar dentro uma estabilidade de qualquer forma eu estabeleço um protocolo uma de pesquisa para seguir e comparar as duas né vou coletar dados Vou organizar dados vou construir uma planilha como Aquela que a gente tá trabalhando na na aula prática e vou começar a fazer perguntas né vou medir as pressões dos

dois grupos e uma boa pergunta seria Será que a média a redução média da pressão arterial na droga B é diferente da droga a esse é um jeito de perguntar ou a droga B diminui mais a pressão arterial do que a droga a esse é outro jeito seria diferente perguntar a droga a diminui menos do que a droga B vocês percebem que tá tendo uma inversão eu posso eu preciso lembrar que tem dois lados da equação e é isso que nós vamos fazer agora então eu posso perguntar de várias maneiras ao comparar duas coisas duas

médias no caso eu posso fazer várias perguntas diferentes cada uma delas tem um desenho diferente a importância que é parece é tudo muito parecido né se eu pergunto assim a droga a é tão eficiente quanto a droga B essa é uma hipótese do quê de igualdade e a iG é a referência principal num teste a primeira eu tenho que pensar quando eu tenho um novo procedimento uma nova terapêutica um novo medicamento eu preciso pensar na igualdade porque se está bom nós somos conservadores Não no sentido ruim da palavra mas no sentido de proteger o paciente

se está funcionando se eu mostrar que é igual eu não vou mudar porque a mudança gera uma mais incertezas né a mudança é importante na vida da gente porém ela tem que ser pensada tem que ser muito bem ponderada e a ponderação inicial é se elas são iguais droga a e droga B são iguais equivalentes né em termos de eficiência Mas eu posso perguntar também numa direção concreta né uma segunda pergunta que se contrapõe a igualdade reparem que a igualdade apareceu aqui primeiro não por acaso a igualdade sempre estará presente na minha pergunta porque se

elas não são diferentes elas são iguais se uma não é maior elas são iguais se uma não é menor que a outra elas são iguais então a igualdade estará sempre referenciando a minha pergunta eu parto da Igualdade para a diferença então o teste de hipóteses é montado com duas na verdade duas questões com duas afirmações com duas equações a igualdade e a algum tipo de diferença Então as três que estão aqui embaixo a a é mais eficiente a a menos e a a não é igual que significa é diferente ela se contrapõe todas as três

se contrapõem a igualdade mas a igualdade estará presente e eu tenho que escolher uma das outras três para comparar eu não devo trabalhar com as quatro porque aí o meu raciocínio ficará nebuloso confuso é preciso partir então de duas afirmações a igualdade eu escolho uma dessas três afirmações aqui para montar o contraponto da Igualdade então todo o teste de hipóteses tem essa estrutura a igualdade versus algum tipo de diferença ou a diferença simplesmente não sei para que lado ou a diferença para um lado de maior ou para um lado de menor compreenderam essa ideia essa

estrutura básica de um teste de hipóteses Tá então vamos testar a hipóteses a hipótese que da igualdade é chamada de nula por que ela é chamada de nula porque se eu pego uma média menos a outra de a média de um grupo menos a média de outro grupo eu elas forem iguais Qual é o resultado zero uma anula a outra quer dizer a igualdade entre as duas dois grupos anula a a diferença por isso que a hipótese nula é chamada assim hipótese nula ou hipótese da Igualdade né E ela tem que ser refutada que quer

dizer isso geralmente quando eu entro num teste de hipóteses porque eu posso estar interessado na igualdade mas geralmente quando eu entro eu estou entrando para mostrar a diferença afinal de contas o laboratório desenvolve uma droga nova para substituir a antiga né o cirurgião desenvolve um procedimento novo para substituir o antigo mas a igualdade começa começa o teste e quando eu entro no estudo Geralmente eu quero refutar eu quero recusar a igualdade Mas ela é a minha referência é o ponto de partida sempre né e é importante que vocês escrevam quando estão fazendo um teste de

hipótese escrevam a igualdade e embaixo a diferença que vocês pretendem demonstrar porque vocês não não conseguem raciocinar se não tiver isso firme bem fixado para vocês senão fica confuso o raciocínio tá e a hipótese alternativa que geralmente ela é alternativa a igualdade né ela vai mostrar um tipo de de eh de de diferença ou a diferença pura e simples são diferentes mas não sei para que lado que é um produto novo não sei por que que vai dar ou eu já quero induzir eu já quero demonstrar a diferença para um certo lado concreto a droga

B é melhor do que a a é maior o efeito etc né eu já tenho uma certa uma certa visão daquilo que eu pretendo demonstrar logicamente quando eu lanço o produto quero que ele seja melhor um procedimento quero que seja melhor né ninguém faz faz nada para piorar é o uma ação terapêutica né Muito bem vejam que a gente usa a palavra rejeitar aqui então refutar ou rejeitar a mesma coisa né rejeitar a hipótese nula vai ser mais o vai ser mais frequente na nossa linguagem a palavra rejeitar e aí sim eu construo as evidências

as tão decantadas evidências na medicina nada mais são do que resultado de Protocolos de pesquisa onde se a a utilizou técnicas estatísticas para aceitar a igualdade ou rejeitar a igualdade Tá bom então vejamos Voltamos ao nosso exemplo aqui da droga B é melhor que a droga a esse que vai ser o nosso caso o laboratório desenvolveu uma droga nova quer saber se ela é melhor que a droga a Tá certo isso em palavras pode apenas significar a eficiência média da droga a e a eficiência média da droga a B comparar essa eficiência média porque eu

não vou comparar uma droga contra a outra mas os efeitos dela em média nos pacientes que eu vou testar então não vou pegar um paciente contra o outro vou pegar um conjunto de pacientes obter a que usaram a droga a obter a média a eficiência média um conjunto que usou a droga B diferente e fazer novamente uma média e é das médias que eu tiro a comparação e não dos valores em individuais eu reduzo o problema às médias Isso é uma tática importante porque os pacientes vão variar tem gente que vai piorar com a droga

a e vai melhorar com a droga a tem gente que vai melhorar com a droga b e vai piorar com a droga B tem gente que não vai fazer nenhuma diferença Então como é que é o comportamento populacional como é que é o comportamento médio porque eu não consigo adivinhar o comportamento individual como como terapeutas né como médicos do seu seus pacientes vocês vão observar o efeito no paciente mas antes disso eu tenho que propor um tratamento cuja expectativa média será boa pro paciente certo ou não vocês estão aprendendo aqui na faculdade a tratar pacientes

mas quando vão receitar um medicamento aquele aquele medicamento tem uma probabilidade de funcionar não vai funcionar sempre e por isso a gente não pode deixar de acompanhar o paciente prescrição como eu digo sempre não pode ficar orfan vocês não podem largar a prescrição no mundo e deixa e vai embora não você tem que ver o paciente depois que você prescreveu uma medicação porque pode não funcionar ou pode dar um efeito colateral E você tem que tirar o medicamento ou tem que corrigir a dose porque aquele paciente tem um metabolismo é uma a farmacologia a farmacocinética

daquele medicamento naquele paciente é mais acelerado é menos acelerado intoxica etc então é necessário que prescreveu aí quando eu estou no indivíduo eu não posso acreditar que vai funcionar eu tenho que ver o paciente de novo daqui um daqui um dia dois três volta aqui pra gente ver o que aconteceu né assim que se faz uma boa medicina acompanhando cuidando Então nós vamos pegar esse exemplo e agora montar o nosso teste de hipóteses com a hipótese nula que é aquela hipótese que eu quero né rejeitar em favor da hipótese alternativa ou pode ser que eu

não consiga rejeitar só tem duas saídas o meu teste e aí Isso é bom eu só tenho duas opções ou eu rejeito a hipótese nula ou eu aceito a hipótese nulo Não rejeito Se eu aceitar a hipótese nula eu vou dizer os medicamentos são iguais em média se eu rejeitar a hipótese nula conforme a frase que eu construí na alternativa eu digo a droga B é maior é melhor do que a droga a ou ou é menor Depende de como eu escrevi ou é diferente simplesmente né que eu tenho várias maneiras de escrever a segunda

alternativa a segunda hipótese muito bem lembrar que nós não estamos provando nada a estatística diferente do que muitas pessoas erradamente consideram não prova nada ela apenas nos aproxima de uma probabilidade daquele fenômeno ser assim então quando eu digo a droga B é melhor do que a droga a ela tem uma diferença significativa eu quero dizer que ela tem uma probabilidade maior de ser realmente melhor maior melhor em termos de eficiência mais eficiente Então isso é muito importante ter em mente a estatística não prova porque nos nossos ensaios nossos Protocolos de pesquisa e do mundo todo

são derrubados a cada momento porque novas pesquisas são feitas e aí novos achados são melhoram a percepção daquele fenômeno muitas e muitos medicamentos já foram retirados de mercado depois que foram colocados em uso porque demonstraram ou efeitos colaterais que eram significativos a partir de um uso mais largo ou porque mostraram que o efeito não era tudo aquilo que aquele protocolo Inicial tinha demonstrado então nós demonstramos e calculamos a probabilidade daquilo ser muito provável né então nós estamos atrás de aumentar a chance de um F ser muito provável e não de prová-lo ele é provável mas

não está provado que ele é assim tá ok ok então nós temos também problemas pela frente nada é tão tão sem erro né Vocês já perceberam que como eu não provo como essa técnica ela não é a prova de erros e tem dois erros fundamentais que nós temos que discutir aqui e estes erros eu peço para vocês anotem tá bom o que eu vou falar agora precisa ser anotado é um da aqueles quadrinhos que devem ir pra parede em tamanho grande pôster né Sem figura escrito bem claro para vocês lerem todo dia até entenderem entender

significa até vocês assumirem que aquilo é é importante tá legal vamos lá então suponha a seguinte ideia existe a verdade lá fora tá certo a gente não tem certeza disso Nenhum de nós pode dizer que a verdade existe em termos absolutos a verdade de C um varia a percepção de cada um de nós é é diferente mas vamos supor que exista a verdade que exista um termo absoluto de verdade Se isso for assim né eu posso dizer que dado um teste de hipóteses eu terei uma hipótese nula que é verdadeira se existir a verdade né

numa comparação entre duas drogas a igualdade deverá ser verdadeira algumas vezes nas comparações entre entre medicamentos né a igualdade será verdadeira eu não conheço mas Suponha que eu que eu tenha certeza Em algum momento que a igualdade é verdadeira o que eu tenho na prática para tomar decisão é o meu protocolo o meu Ensaio Clínico o Meu experimento Se eu soubesse que a verdade existe e que a igualdade é esta verdade e eu aceitar a igualdade do meu protocolo eu estarei tomando uma decisão correta se por outro lado eu rejeitar uma igualdade verdadeira eu estarei

cometendo um erro concordam comigo entenderam a proposta existe a verdade eu conheço a verdade eu monto um protocolo de pesquisa para comparar duas drogas e aí eu brinco de Será que o meu protocolo acerta será que o meu protocolo erra porque eu já conheço a verdade prec nem montar protocolo se eu conhe se eu conhecesse a verdade eu não precisaria montar pesquisa nenhuma Porém Aqui o exercício é esse se existir uma hipótese de igualdade verdadeira que eu não sei que é mas eu tomar a decisão correta aceitando a verdade a igualdade Beleza agora eu posso

errar eu posso rejeitar erradamente a igualdade do de uma comparação de duas drogas e aí eu cometo um erro que tem um nome específico é o erro tipo um ou Alfa tá erro tipo um que é rejeitar a igualdade Quando ela for verdadeira nós saberemos isso a gente sabe nós vamos perceber esse erro nós temos condições de de olhar para o nosso experimento falar cometi um erro tipo um porque você não decidiria erradamente Se eu soubesse a verdade se eu conhecesse de fato que elas eram iguais Se eu soubesse disso antes eu nem montaria nenhum

experimento mas eu tenho que saber que Teoricamente eu posso estar cometendo um erro ao rejeitar a igualdade Tá certo isso é muito importante são palavras né fica confuso dito assim mas eu espero que o quadro ajude vocês aqui ó então eu posso cometer esse tipo de erro se eu rejeitar a hipótese da Igualdade a hipótese nula por outro lado se ela for realmente falsa e houver diferença entre as duas os dois medicamentos e eu disser que ela que a hipótese nula é eu rejeito a igualdade Eu também acerto por outro lado eu posso aceitar uma

hipótese nula falsa e eu cometo um outro tipo de erro que é o erro tipo do Claro se tem o tipo um tem o tipo do Tá certo também chamado de Beta historicamente são são nomes que são Dados né ala e Bet então aceitar uma hipótese nula Quando ela for falsa Se eu soubesse que ela era falsa não precisa ter montado experimento mas eu Teoricamente eu posso estar aceitando uma hipótese nula falsa sabe quando você olha para uma para alguma coisa fala assim isso aqui tá diferente tá com cara de diferente Aí você monta um

protocolo de pesquisa dá igual você não fica conformado você vai tentar fazer outra vez o experimento né Mas pode ser que você até demonstre no futuro que é não era igual Porque na primeira vez Você cometeu um erro mesmo Será que o tamanho da amostra estava suficiente e aí entra toda a lógica de controlar estes erros eu controlo o erro alfa e o erro Beta colocando estes erros supondo um erro máximo no cálculo do tamanho da amostra antes de fazer a coleta de dados antes de fazer o protocolo Clínico Então antes de começar um estudo

eu tenho que ter uma noção assim qual é o erro máximo Qual é o meu critério de erro máximo que eu aceito para poder colocar no cálculo amostral E aí o tamanho da amostra vai ser relacionado a a este erro que está sendo controlado Antes de eu começar o protocolo então o erro alfa e o erro Beta são dois erros de natureza diferentes não são complementares eu quando eu erro um eh eu não erro o outro mas eu posso estabelecer valores diferentes de erro aqui geralmente o erro tipo um ou Alfa também chamado de nível

de significância ele é ele é tomado como até 5% lembra da curva de gaus que eu tinha aquela divisão de áreas 68 95 E 99,7 então aquele segundo desvio padrão costuma ser tomado como a a abrangência quase Total eu deixo 5% de Fora 2,5 para cada lado da cauda da curva e e é mais ou menos esta ideia que tá por trás do 5% Ou seja 5% é um erro que eu considero aceitável eu posso diminuir esse erro mas eu não posso aumentar eu posso dizer para vocês assim este fenômeno é muito crítico a intervenção

no paciente para eu mudar exige que eu tenha maior probabilidade da diferença ser demonstrada portanto vou trabalhar com o erro de 1% e não de 5 então o erro Alfa é o meu critério de decisão primeiro que vocês vão aprender hoje hoje nós vamos lidar só com Alfa tá o Beta nós vamos deixar para uma outra circunstância que o Beta também se refere ao poder do estudo o Beta se refere a aceitar com o menor erro possível h0 para aceitar a igualdade com o menor erro possível eu controlo o Beta mas hoje E durante boa

parte do curso nós vamos trabalhar com o alfa porque o alfa gera uma um critério de interesse que precisa ser muito bem compreendido agora então nós não vamos misturar os dois erros nós vamos abstrair o erro Beta combinado ele existe mas nós vamos abstrair que ele existe agora vamos trabalhar apenas com erro tipo um com o alfa nessas próximas semanas nós trabal trabalharemos apenas com o erro Alfa Ok combinado falando em próximas semanas a nossa primeira prova será depois da páscoa não depois calma não depois imediatamente nós vamos ter um intervalo quer dizer a Páscoa

chega vocês dão uma descansada retomamos a disciplina e depois da páscoa a gente faz a primeira prova combinado porque aí vocês T uma Páscoa tranquila para não fazer encavalado Oi não entendi Alguém falou alguma coisa segunda quinzen de AB é vai ser dia 6 78 né O fim de semana da páscoa portanto a partir do dia 16 17 de abril nós vamos marcar com folga porque a gente quer sentir a turma quer que vocês cheguem bem na primeira prova tá legal então vamos lá então a gente vai dando a matéria para vocês ficarem preparados Mas

você depois então depois da da semana de retomada pós-páscoa Tá ok e antes do Primeiro de Maio antes de Maio tá legal Vai ser antes do próximo feriado de Maio ok por favor anotem estas frases tá anotem esta frase que que é erro tipo um ou também chamado de Alfa rejeitar a hipótese nula quando na realidade ela é verdadeira coloquem isso no Twitter propaguem isso ao mundo tá ok saibam o que significa isso hoje e sempre aprender uma vez não esquece mais então hoje todo mundo vai no Twitter no Facebook e coloca Esta mensagem é

uma revelação o mundo deve saber disso tá bom então rejeitar a hipótese nula quando na realidade ela é verdadeira tá bom este erro eu posso cometer a qualquer momento ele pode ser casual e eu quero dominar o acaso Na verdade eu quero acabar com a interveniência do acaso na minha vida da pesquisa eu quero amarrar as minhas Pontas de tal maneira que eu controle este erro e que ele seja no máximo 5% 1% o critério é nosso é preciso entender que o critério é do pesquisador nós é que estabelecemos o critério de acordo com a

gravidade da decisão se a minha decisão é uma decisão de natureza mais eh impactante para o paciente eu preciso tomar a decisão de maneira muito rigorosa muito criteriosa portanto eu aperto o alfa eu diminuo o nível de significância para um valor mais baixo tá bom de probabilidade quer dizer aquilo para acontecer o h chance eu tenho que dar pouca chance de acontecer o acaso então diminuo O Alf tá bom anotar essa frase posso seguir