Estatística Psicobio I 2024 #18 - GLM Independente e de Medidas Repetidas

Olá pessoal Bom dia eh espero que estejam todos bem como sempre estamos na nossa 19ª aula do curso estatística aplicada a psicobiologia parte um né nessa aula é uma aula dedicada ao glm né os modelos lineares Gerais ou General linear models tá eh então na verdade a gente é uma continuação a aula de hoje é uma continuação da aula passada Eh na aula passada eu fiz uma mostração uma apresentação de diferentes variações da a nova e todas essas variações se agrupam dentro do do glm né que são os General linear Model tá ou os modelos

lineares Gerais modelos lineares gerais eh para começar eh Então hoje de novo como a aula passada vai ser uma aula de metodologia então eu vou vou pegar coisas que a Gente já sabe e dá uma aprofundada um pouco melhor tá eh E essas essa temática né É É mais próxima do que provavelmente vocês vão fazer eh nas suas pesquisas valendo mesmo tá então as aulas anteriores era meio que uma preparação pra gente entrar nesse tipo de de de discussão né Eh existe uma diferença entre Isso é uma nomenclatura tá só para ficar claro existe uma

diferença entre o general eh linear Model e o generalized generalized linear Model tá então o general e o generalized são diferentes tá o general linear Model a gente vai falar agora né o generalized linear Model ele é um tópico do curso do e qual é a principal diferença do General linear Model General o modelo linear geral básico só a a variável Dependente com distribuição Normal normal tá no generalized linear Model você eh podemos podemos eh utilizar outras distribuições para a variável dependente além da normal tá Depois eu mostro no programa onde fica tal mas esse

esse tpico quando quando a variável dependente assume outras distribuições a gente vai ver no curso dois tá Então essa é a diferença Básica entre o general linear Model e o generalized tá então o general linear Model mora dentro do generalized generalized você pode usar tanto a distribuição normal quanto outras né e mas a gente vai ver o caso só da com a distribuição normal mesmo que na verdade depois daqui a poucas aulas a gente vai entrar na regressão linear e você vai ver que o general linear modo é um caso da regressão linear particularmente tá

E então deixar essa nomenclatura Clara Inicialmente né Eh e vamos assim e eh não quer dizer que como esse teste aqui O O glm ele é parte de um de um teste maior não quer dizer que ele é pouca coisa muito pelo contrário tá eh o glm o glm básico né ele surgiu nos anos 1970 final 1969 na verdade né final dos anos 60 né Eh e o principal nome por trás do glm é um rapaz chamado John nelder John nelder tá eh na época começo dos anos 70 já existia né então a gente já

tinha hã a a Nova a nova surgiu muito antes anova dos anos 30 né Mais ou menos eh e aí já tinha se desenvolvido outros tipos de anova né então você tinha a nova eh com n vias né a gente já tinha ancova já tinha manova né E a mankova e aí a ideia do John nelder era meio que juntar todo mundo né eh era a ideia de de de juntar tudo isso aí em vez de ficar com esses nomes todos Né Por que que a aula passada eu fiquei tentando explicar esses nomes porque ele

ainda eles ainda aparecem nos artigos tá eh as pessoas ainda usam esses nomes mas a a a ideia é que com o tempo esses nomes vão sendo menos usados assim vai ficar tudo dentro do glm né isso desde os anos 70 já já é assim o computador quando você coloca pro computador ele não fica separando em pacotes diferentes ele junta tudo num teste só tá graças à iniciativa do John nelder Tá bom então Quando você entende regressão linear e sobretudo quando você entende um pouco de álgebra linear você vê que você consegue juntar todos esses

testes numa coisa só tá E aí surgiu a ideia do modelo geral né dos modelos Gerais porque é muito mais prático né só que ao mesmo tempo demanda do pesquisador um conhecimento maior da dos dos desenhos de pesquisa dos métodos mesmo tá então o o assim eh eh principalmente com com surgimento o início da da computação e Tal né ficou mais fácil de de agregar esses testes então assim a gente tinha uma o o o surgimento do glm tem uma grande vantagem uma enorme vantagem né a a a enorme vantagem era a praticidade né porque

era tudo G LM né então eh eh todos os desenhos de pesquisa ficavam juntos a entre aspas desvantagem É porque ela demanda um maior conhecimento demanda um maior conhecimento E sobre metodologia para o pesquisador Então isso é um problema né era um problema por quê Porque mesmo hoje hoje você se você pegar os pesquisadores muitos pesquisadores não sabem o que é o glm não sabe nem a diferença de A9 e ancova malemá sabe isso né vide vide as aulas de bioestatística que você já tiveram né em Outras situações então e eh é uma grande vantagem

mas ao mesmo tempo fica intransponível pra maior parte das pessoas e é por isso que que ainda nos programas a gente tem um botão test T tem um botão a nova né porque a maior parte das pessoas fica com maior parte das pessoas eu falo pesquisadores com doutorado e muitos docentes ficam ainda com aquele conhecimento da graduação né que já era insuficiente né Eh e fica carregando isso pra frente Fica empurrando essa bola né e e e as pessoas não esquecem né Que ciência é Método ciência não é escrever artigo ciência não é publicar fator

de impacto ciência é Método quanto mais métodos você entender melhor você é né até nunca esqueça que ciência é Método tá a ciência é um jeito de organizar a a realidade em função de princípios que você possa pode testar por hipóteses né Eh então o Bruno né fazer um glm na mão É é mais fácil do que fazer uma a nova na mão só que para você fazer o glm na mão você tem que conhecer uma coisa que que que a gente não tem no ensino médio né que é álgebra linear então se você entende

álgebra linear entende operações com matrizes né fazer um GL fazer um um um glm na mão não é complicado montar assim o glm né Eh é mais fácil que a nova só que demanda um conhecimento que é do ensino superior de de cursos de exatos né E aí quando você vai ensinar Por exemplo o bioestatística né essa estatística aplicada né Eh acaba sendo mais fácil explicar ter a nova e tal do que explicar o glm mesmo né então eh eh esse era um uma crise um conflito que existia desde os anos 70 mesmo né como

é que assim nos anos 70 já se via a necessidade de ensinar bioestatística já tinha necessidade eh de epidemiologia de formação de estudos de de conhecimento de experimentos em várias áreas por pessoas que não eram Estatísticos Engenheiros enfim né então é importante a a ideia da Bio estatística né Eh só que eh você tinha que ensinar bioestatística num contexto onde a matemática era limitada né então assim o glm fica fácil quando você sabe álgebra linear quando você não sabe ele é intransponível é muito difícil né Então a gente vai ensinar álgebra linear para todo mundo

eu eu acho que ia ser legal é É interessante álgebra linear né saber o que é um produto interno um alto Valor é um negócio útil né É nesse contexto mas e eh eh eles optaram na verdade por fazer uma simplificação né então o para boa parte dos pesquisadores de outras áreas né das áreas biológicas principalmente e humanas né e ho LM ele é visto como uma caixa preta terrível né E aí muitas pessoas não aderem né fica lá não mas e eh eu fazer uma a nova e fazer um glm é a mesma coisa

É a mesmíssima coisa a gente vai fazer um exemplo dá tudo igual fazer um teste t Fazer uma nova Fazer um glm fazer uma regressão linear dá exatamente ente a mesma coisa você só tem que saber o que interpretar né Você só tem que saber o que o que você tem que interpretar mas é exatamente igual é é tudo igual mesmo não tem nenhuma diferença d o p igual a estatística D igual D tudo igual são jeitos diferentes de fazer a mesma coisa a vantagem é que o glm agrega muitas coisas né então ela ela

é bem mais fácil Assim prática né de de fazer mas ela demanda um conhecimento melhor sobre metodologia por quê Porque como tá todo mundo todos os testes na mesma caixa de ferramentas né você tem que saber o que você quer e esse é o problema a maior parte dos pesquisadores não sab direito o que eles querem eles querem Tipo achar diferença né mas não sabe diferente não sabe muito bem como e o que que é variável dependente e independente é um conhecimento meio vago né então assim Quanto mais receio você tem de estatística né desse

desse tipo de estatística né na verdade é é menos seguro você estar só com eh em relação à metodologia que você tá usando né logo é é é é difícil falar isso né porque tem muitos pesquisadores são muito bem intencionados mas na verdade menos ética é a sua pesquisa né você tem que atacar a complexidade gente tem que atacar esse e e olha que isso não é complexo tá eh então o o comentário da Fernanda é muito Bom assim e eh assim as pessoas têm o direito de não quererem aprender mais Elas têm o direito

de não querer aprender coisas novas todo mundo tem esse direito mas dentro da Universidade como docente principalmente é triste tá você tá ocupando um lugar e e e usando uma representação social que na verdade não te cabe né uma das grandes tarefas de um pesquisador é estudar o tempo todo é estar o tempo todo angustiado não ansioso não ansioso já falamos sobre Isso mais angustiado tá Então guarde isso assim a a essa dificuldade que vocês sentem hoje né de est estudando lá batendo cabeça igual Rio né todo dia treinando fazendo alguma coisa meditando tal é

é o tipo de sensação que todo pesquisador tem que ter o tempo todo inclusive os docentes né de sempre tá ali tipo Será que é o melhor jeito que eu tô fazendo Será que tem outro método melhor trocando ideia buscando conversando em vez de tentar ser aquele Que vai ser o o diretor o presidente da Comissão do cafezinho na universidade né Então esse é um problema né então você eh você transformar e esse é um comentário importante na verdade para vocês né Eh eh muita gente confunde atividade assim confunde atividade científica com atividade política né

e e e toda atividade é política né então por exemplo o que a gente faz aqui né esse curso online aberto para todo mundo isso é uma atividade política porque ele Agrega pessoas num grupo né então me sinto muito honrado por saber que vocês dedicam eh eh sei lá o que o que vocês podiam fazer as dificuldades que vocês têm no no seu dia a dia para dedicar um tempo umas 2 horas Du horas e pouco pra gente ficar aqui junto discutindo esse tema né que eu julgo importante Ainda bem que vocês acham também né

Isso é uma atividade política tá nesse sentido ele é qualquer coisa que agregue pessoas né é uma atividade política para além e é Que as pessoas confundem muito política com questão com questão partidária e não tem nada a ver uma coisa com a outra tá então isso aqui que a gente faz é uma atividade política Você querer ser por exemplo como docente presidente da Comissão no cafezinho né só porque isso te dá mais representatividade dentro da universidade é uma atividade política mas é descolada da atividade fundamental da atividade política fundamental do pesquisador e do docente

que é estudar Simplesmente estudar sabe simplesmente sentar a bunda e e ler e e continuar estudando ter contato com outros pesquisadores e ter interesse pela pesquisa e ficar bolado com o resultado de pesquisa e fica lá no banho pensando mano por que que deu isso sabe até achar um artigo falando Nossa era isso Finalmente né ou conversar com o aluno mesmo o aluno dá uma sacada ele fala nossa é verdade né e e desenvolver a parada junto sabe esse é o estilo do Riu Né tá o dia inteiro lá dando soco chute bate na árvore

tal pá pá de repente cai a bigorna na cabeça dele e ele tem uma ideia e inventa o haduken sabe inventa o haduken lá do nada né Eh então o o o essa ideia e e esse seria deveria ser a atividade política do pesquisador do cientista formal em qualquer em qualquer lugar né É é é exatamente integrar novos métodos lembrar que ciência é método e método se você ensina e e propaga bons métodos Você faz modificação política né aqui é uma uma observação importante né Eh eh eh estudar estudar e eh divulgar disseminar disseminar novos

métodos novos métodos é a principal deveria ser né mas é mesmo a principal principal hã atividade política do Cientista essa tem que ser a atividade é é para é para isso que o centista é bom centista é bom em criar método em desenvolver método em ser rigoroso com as variáveis com mostrar que isso é um exemplo de de cidadania mesmo sabe você ser uma uma pessoa preocupada com as palavras com com os conceitos Como que você monta um experimento como é que você testa como é que você acha eh eh Fontes paraas coisas né você

é uma pessoa um pouco chata né Não muito mas Não não é para ficar desmerecendo os outros mas ser é um pouco chato sabe de falar mas será que é isso mesmo né Isso é uma uma uma representação social necessária na nos sociedade hoje em dia e Quem deveria ocupar isso o cientista né mas o cientista não ocupa isso porque no Brasil porque em geral Ele é mal formado né Ele é encastelado dentro de uma de uma instituição que diz que só porque ele tem uma chancela quer ter um mestrado doutorado Ele é uma pessoa

Diferente Isso é uma bobagem né O que tem gente com mestrado doutorado que não sabe um puto de método logo não é cientista só tem um papel né então isso é muito triste tá e eu quero que vocês transcendam isso por favor os senhores e as senhoritas tá então essa mensagem Inicial é muito importante tá bom é muito importante eh eh um um bom orientador um bom pesquisador é aquele que estimula nos alunos melhorar os métodos melhorar a atividade Eh acadêmica assim e fazer as pessoas pensarem melhor você ter um método de pensamento é pensar

melhor nesse sentido de você conseguir reproduzir os pensamentos que você faz eh eh ao longo do tempo e verificar o com verossímil eles são ou seja em última análise saber o quão errado você está em cada em cada parte né o comentário do Luiz é importante né aqui na universidade tem muito uma cultura de contratar estatístico para pesquisa é importante Contratar Tá mas a aqui uma outra observação né uma outra observação eh tem várias vários centros de pesquisa que contratam estatístico tá aqui é um comentário útil tá para vocês primeiro estatístico é um bicho caro

né E tem que ser caro mesmo tá porque na verdade se for barato ninguém valoriza né tem que ser caro mesmo por quê tem pouco estatístico a atividade do do do do estatístico é muito importante né vi de mercado financeiro tal tem stakeholder Que adora o estatístico né porque consegue fazer modelo preditivo implementar várias coisas então tem pouco estatística estatístico é caro e é para cobrar caro mesmo tá eu não sou contra cobar barato não tem que cobrar caro mas tem um tem um detalhe importante os cursos que que as Universidades né que contratam o

estatístico Elas têm uma perspectiva diferente do que a formar o pesquisador tá então deixa eu dar um exemplo eu vou Dar um exemplo do niid do National institute of Health dos Estados Unidos tá no O O enaid ele é um Instituto de Pesquisa tá ele não é um instituto de eh que forma pesquisadores O O enaid ele tem verbas são abertas tal tem editais e tal e as pessoas se inscrevem lá pede as verbas e e mas o enid tem pesquisadores próprios do próprio centro tá tem vários centros nos Estados Unidos o o objetivo do

enaid é implementar é é testar e implementar implementar políticas Públicas políticas públicas tá então o o o inid tem um tem um um negócio interessante ele se você é um pesquisador do enaid mesmo você foi contratado como pesquisador você já tem que ser um pesquisador pronto então dentro do ened você tem um estatístico né inclusive você tem estatísticos que são especializados em certos desenhos de de pesquisa em certos temas de pesquisa porque o cara tá por exemplo trabalhando numa corte longitudinal de 20 anos sobre Dengue sei lá ou sobre tuberculose né então o cara é

bem bem focado nisso tá eh nesse nesses centros de pesquisa mesmo né o objetivo não é formar o cientista né se você está dentro de um departamento que tem um estatístico lá à sua disposição você tem que ter em mente guarde isso o luí que veio com a pergunta mas mas eh eh todo mundo tá se você está dentro de um centro de pesquisa que tem um estatístico que vai fazer a sua análise estatística tem em Mente que esse centro de pesquisa Não se preocupa com a sua formação como cientista tá o objetivo último desse

centro de pesquisa é entregar a pesquisa pronta então no caso do enid ele não tá nem aí para você né ele ele se você entra como pesquisador ele espera que você já esteja pronto e se você precisar aprender alguma coisa por fora você vai se porque o objetivo último do Ena não é que você defenda seu doutorado é entregar a política pública por acaso Durante o o o a entrega desse desse protocolo de política pública você vai defender seu doutorado tá então você tem a a a o a ideia de centro de pesquisa né quando

você tem um centro de pesquisa o objetivo é entregar resultado entregar resultado não é formar pesquisador tá tá então quando você tem lá o estatístico Você fica muito acomodado porque Ah ele faz a análise ele tira as minhas dúvidas não é É legal ter isso é útil só que o objetivo último desse departamento dessa Universidade desse centro não é formar você é entregar o paper é publicar tantos artigos por ano é bater meta é é tudo bem nada contra só que a regra não é Clara tá outra coisa é quando você tá dentro de uma

universidade O problema é que aqui no Brasil as coisas se misturam tem muito tem muito departamento de Universidade que na verdade é um centro de pesquisa ou seja não tem interesse na Formação de pesquisadores mas sim na entrega de produtos né mas dentro da Universidade deveria deveria ter uma preocupação maior com a formação formação de pesquisadores né daí uma recomendação né uma muita muita gente discorda disso mas eu eu bato muito nessa tecla você Você pesquisador você Mestrando doutorando graduação o que quer que seja tá você tem que saber fazer a sua análise estatística deve

é obrigatório tá você Tem que conseguir minimamente saber a análise dos seus dados porque imagina se você contrata o estatístico primeiro você vai gastar uma bica né Se tiver lá na no seu centro de pesquisa melhor tá mas se ele fizer análise estatística para você ó Veja a gente já teve 18 aulas né a gente já teve 18 aulas Veja tudo que a gente viu veja quanto você mudou né agora provavel obviamente sua pergunta de pesquisa vai estar mais clara o seu desenho vai est um pouco Mais claro você já sabe minimamente calcular a amostra

né você já vê que que o seu desenvolvimento o seu método né Eh se desenvolveu dentro de você né se você delega isso para um terceiro que seria o estatístico né a discussão eh eh teórica da sua pesquisa vai ficar muito pobre né porque você não vai conseguir relacionar os dados com uma pesquisa né e o estatístico não é obrigado a saber da teoria da sua área não não é mesmo né então vai ficar aquela coisa Frankenstein meio capenga né vai ficar aquela coisa meio meio meio troncha assim né E e aí e na verdade

eu já fui banca assim de várias vezes eu já vi que quando o aluno claramente apresenta sessão de resultado sendo que foi outra pessoa que fez nada contra mas ele não incorporou aqueles resultados para ele né dá o eu acho melhor dar um mestrado doutorado pro estatístico né dar um mestrado doutorado pro estatístico mesmo tá E eu eu eu sou meio chato com isso assim você tem que por exemplo todos vocês vão fazer seus mestrados e doutorados escrever um texto e todos vocês vão fazer esse texto em português então todos vocês sabem escrever em português

mas não quer dizer que vocês escrevam em português bem né assim sempre passa um erro Às vezes você fica viciado no texto e passa então é recomendado sei lá se você quiser fizer muita questão no final Quando você vai terminar sua dissertação ou tese né eh eh é interessante por exemplo você chama um professor de português alguém que revisa textos e dá o texto pra pessoa dá uma revisada né é crase vírgula essas coisas né só dar uma ajeitada no texto né o estatístico devia ser a mesma coisa então você sabe a sua estatística minimamente

sabe o que fazer quando você terminar a análise é recomendado em vez de contratar uma hora do estatístico para ele olhar os dados Ver se tá certo dá uns palpites você mostra umas dúvidas aí beleza aí é fundamental ter o trabalho do do estatístico para isso para dar Aqueles arremates né agora chegar pro cara falar tá aqui meus dados minha pergunta é essa felicidade te vejo daqui a duas semanas com os dados prontos misericórdia isso não é Ciência tá isso não é formação científica é Ciência sim tá se for dentro de um centro de pesquisa

beleza né porque aí é linha de trabalho né Agora você fazer isso dentro da Universidade ainda mais no Brasil né no modelo que a gente tem eu acho bem zoado bem zoado tá porque aí você a gente é pouco valorizado por fazer ciência né ainda você sai com a sua ciência capenga porque não sabe a diferença de uma de um test T de uma nova é duro Então você sai com título mas esse título não vale nada porque na hora de implementar não sai nada porque todo método que você deveria ter desenvolvido você delegou para

um Terceiro né então a pesquisa fica capenga aí você vai apresentar Vai publicar o trabalho eh alguém te pergunta do artigo você não sabe explicar direito e vai ter que falar que foi o estatístico que fez já viu tá já viu Então esse esforço que vocês estão tendo agora tem um payoff muito grande Tá Invista nisso sabe Invista e é é difícil é chato e tal mas Invista tá bom porque vale a pena se você quer pelo menos se desenvolver eh eh Academicamente ou mesmo numa carreira eh eh profissional que exija um pouco mais de

método e metodologia eh Invista tá E esse tipo de esforço esse tipo de fosfato que você tá gastando agora tem um payoff alto na frente isso eu garanto a questão é você ter Auto controle para para aguentar né para ficar lá estudando toda semana e tal mas mas ajuda muito tá Então separe bem a ideia de centro de pesquisa da Universidade a universidade em geral tem Uma preocupação com a formação de pesquisador então na formação de pesquisador você faz sua análise você faz sua análise e o o o estatístico pode revisar no final ele dá

uma olhada ver se dá certo dá um palpite aí tudo bem né é igual escrever sua tese em português tá tem o cara que revisa ele dá uma revisada corrigimos detalhes e beleza Tá mas se você entende a sua análise você entende sua pergunta e você entende a implicação dos resultados e de Novo gente apesar de ser chato é uma disciplina de um semestre tá então você pega um curso como esse que é integrador né que junta várias coisas você consegue muita gente já me falou isso Ah mas a gente não consegue formar cientista em

um semestre Consegue sim essa disciplina é um é um é um exemplo tá na verdade um ano né que deveria ser o curso um e o dois tá se você faz o curso um e o dois você fica diferente você se torna mais rigoroso e chega mais perto de ser um Cientista de verdade tá o esforço assim precisa muito esforço do aluno né mas o custo é muito baixo veja o custo que a gente tem aqui é praticamente zero Tá então não tem desculpa boa parte da da dos pesquisadores do Brasil simplesmente são preguiçosos tá

e eu eu eu sou bem tranquilo com isso uma luta também sabe então enquanto enquanto o pessoal não perceber que ciência não é política partidária ciência é política de grupos né e é e e e o a arma política que o Cientista tem é Método né eu consigo chegar para qualquer pessoa e falar eu consigo ter errar muito menos em cada afirmação que eu faço é nisso que eu sou bom e é nisso que vocês T que ser bom também tá então para cada coisa que eu afirmar eu consigo mostrar reproduzir o meu resultado e

mostrar o quão errado eu estou isso é muito mais poderoso que as suas pequenas verdades né né Então pronto velho precisa de outra arma política não precisa velho Bora tá então É nós vamos aí bora e é nós e por isso que os cursos estão no no no YouTube pra galera fazer e tal tá então se sinta motivado gente é o riu todo dia é um todo dia é um treino a mais e treino e e treino difícil luta fácil a parada é essa tá então bora aí que é nós tá bom então eh eh

então espero que eh fique claro essa essa questão que ela importante mas vamos avançar aqui no no nosso estudo de mais métodos que é o que importa proselitismo político não faz Sentido né Eh nesse momento então eh eh fechado esse ponto né agora eu consigo eu consigo apresentar o uma coisa para vocês que eu não conseguia antes né que é o seguinte como a gente viu o test teia nova né Eh a gente viu por exemplo desenhos diferente eh desenhos diferentes desenhos de pesquisa por ex exemplo quando eu tenho um grupo né uma variável grupo

e tem três grupos por exemplo e tem uma outra variável contínua né Eh vimos né que a a a variável categórica ela é chamada de variável independente né porque eu eu afirmo Esses são grupos que eu defino então o pesquisador tem controle sobre essa variável e a a variável contínua ela é chamada de variável dependente né Beleza então a Rigor as médias variam em função da variável Independente se a minha hipótese for for correta fizer sentido beleza né a partir desse desenho de pesquisa mais básico né que esse é um Teste eh transversal né a

gente vai adicionando elementos essa a nova vai ficando mais complicada tá eu posso colocar por exemplo uma outra variável que é o que a gente viu aula passada eu posso colocar uma outra variável que é chamada de covariante né e eu quero saber se a a a esses grupos continuam sendo diferentes na presença da covariante né então a covariante também chamada de variável de controle né Eh é uma variável que eu que Eu quero ter certeza se essa diferença se mantém mesmo na presença dessa covariante e na aula passada a gente discutiu né que essa

covariante poderia ter sido controlado antes da coleta de dados como um fator de inclusão e exclusão né mas poderia ser caso não seja possível ela é controlada também na dos dados Aí surge a ideia da ancova né ancova surge aqui eu posso também colocar mais de uma variável independente no modelo por Exemplo sexo coloco lá masculino e feminino eu tenho mais uma variável independente no modelo então entra a ideia aqui da nova de duas vias né ou na verdade eu posso expandir isso para Quantas vias eu quiser n a nova de n vias eu posso

colocar mais uma variável dependente no meu modelo fazendo um bloco né então eu posso colocar uma outra variável dependente no modelo construindo essas duas variáveis como se fosse um bloco né aí entra a ideia da Manova E por aí vai né então a gente viu viu tudo isso tá e a ideia da aula de hoje é tratar desses desenhos de pesquisa com um pouco mais de cuidado tá por exemplo na na nossa aula sobre medidas de associação né aquela na na aula que eu mostrei lá a diferença entre razão de prevalência ratio risco relativo ratio

né a gente viu Três desenhos de pesquisa né a gente viu o desenho transversal desenho transversal o Desenho caso controle né e a corte que é seria o estudo longitudinal a gente viu esses três desenhos tem mais um desenho de pesquisa que agora com essa tecnologia a gente pode desenvolver né Tem um um quarto desenho de pesquisa que é chamado de ensaio Clínico ensaio Clínico tá como funciona o ensaio Clínico ele é uma mistura né de um teste transversal e um teste longitudinal na Mesma pergunta tá então por exemplo imagina que eu tenho uma variável

grupo dois grupos A e B e esses dois grupos eu acompanhei durante um período no tempo então eu tenho antes e depois tá uma certa variável que eu Med di an depois tá bom então o o o o que que eu tenho de variável quando eu tenho esse desenho né que são dois grupos antes e depois o que que eu tenho de Variável independente Eu tenho grupo minha variável independente e o antes e o depois seria o tempo né o tempo aí entre o antes e o depois eu fiz alguma coisaa tem um remédio fiz

uma dieta sei lá administrei algum tratamento né então aqui vai ter o uma outra variável independente ou seja isso aqui é uma a nova de duas vias só que uma via é independente e a outra via é pareada né quando eu for fazer a a isso aqui é uma a Nova de duas vias de medidas repetidas né uma nova de duas vias Med Med repetidas Mr medidas repetidas tá quando eu for fazer a nova lá no programa A gente vai fazer um exemplo de cada uma eu vou ter o efeito do grupo o efeito do

tempo e o efeito da interação entre grupo e tempo tá eu vou ter os três efeitos para avaliar né E e aí né como como Quais são os possíveis resultados que eu tenho desse nesse Ensaio clínico por exemplo então quando quando você pensa naquele ensaio Clínico randomizado agora você já sabe o que é né O que o desenho do ensaio clínico é é esse Você tem dois ou mais grupos você vê avalia eles no basal e depois você avalia depois de um tempo todo o ensaio clínico é um estudo transversal e longitudinal junto tá eh

eh não existe ensaio Clínico só transversal ou um ensaio Clínico só longitudinal tem que ter os dois tem que ter o grupo exposto E o grupo não exposto a alguma coisa ou grupo tratado e o grupo Placebo e tem que ter o antes e o depois tá isso que define um um ensaio Clínico eh E por que que é randomizado né porque na antes de começar a pesquisa na coleta de dados a gente tem fatores de inclusão e exclusão né isso com rato seria o transversal e longitudinal e não ensaio Clínico exatamente o povo da

pesquisa clínica se desse delineamento e botou um nome né ensaio Clínico mas na verdade o na no Statistic e o nome desse desenho é delineamento misto não é modelo misto tá modelo misto é uma coisa do curso dois mas é delineamento misto delineamento misto Por que que é misto porque é uma independente e uma pareada juntas tá Por isso as medidas de associação aparecem de estudo transversal e de longitudinal nos artigos isso exatamente Tá então esse é o desenho do ensaio Clínico tá então o o Quando você pensa no ensaio Clínico randomizado né no rct

o rct é a sigla inglês né que pegou mas o o ensaio clínico randomizado é quando você tem tem você tem aqui a população dessa população você tira uma amostra né E aí para da população paraa amostra você faz a o método a randomização né você cria os Extratos de randomização cujo cujo outro nome é são os fatores de inclusão e exclusão fatores de inclusão e exclusão né aí a partir da sua amostra você vai ter o grupo caso eu não não vou chamar de caso controle para não confundir com caso controle Mas você chama

o exposto o Tratado tratamento e o Placebo E aí esses dois grupos você vê Antes e depois tá esse é o desenho do ensaio Clínico randomizado bom então ele mistura coisas que a gente já viu antes né Só que tem um detalhe interessante né o o o rct não dá para fazer só com a nova Nem só com test T necessariamente todo o rct ou todo o ensaio clínico é uma nova de duas vias pelo menos duas vias tá porque você ainda pode pôr mesmo no ensaio Clínico randomizado pode ter alguma variável que você não

colocou Como fator de inclusão e exclusão e queira covari no modelo né pode ser também então pode pode ser uma ancova de duas vias Tá mas no mínimo todo rct é uma uma a nova de duas vias Então imagina por exemplo o pesquisador que só Aprendeu né test t a nova a nova de uma via né que ele só aprendeu isso ele nunca vai entender o que é o ensaio Clínico na análise estatística ele pode entender o desenho né ele entende assim o desenho e tal mas na hora de aplicar o Teste ele não vai

saber analisar os dados aí vai ficar dependendo do estatístico né quando na verdade é uma coisa assim não é trivial Mas é uma coisa tranquila de você pegar se você estudar um pouco você consegue pegar não é intransponível sabe então eh eh Você não entende ensaio Clínico se você não entender uma nova de duas vias então é é é esse ponto que que temos que estar agora tá hoje você tem já tecnologia metodológica para entender um um ensaio Clínico tá então quando você tá lendo um rct um artigo que tem um rct e vê que

o cara usou não usou uma nova de duas vias ele fez separado aqui um teste t e aqui uma uma um teste TP Parado né tá errado não é rct o rct necessariamente tem que ter uma análise só para todo o delineamento tá e você vai ver que é necessariamente uma an noova de duas vias ou uma ancova de duas vias ou um glm necessariamente tá eh Então guarde isso gente tá guarde isso Então veja que se que que o que estamos aprendendo hoje não é nada muito elaborado e tal né é algo que demanda

meditação constante Mas não é nada terrível tá é o que o povo já tem feito nos últimos 50 anos tá bom então a gente ainda tá uns 50 anos atrás 60 anos atrás tá bom então parecem umas coisas muito revolucionárias mas a gente tá estamos devagarzinho né a gente a gente estava no Séc poucas aulas atrás a gente tava no século X né então estamos indo bem tá Eh Então vamos avançar um pouco a a discussão sobre isso agora então vamos vamos imaginar que eu tenho meu meu Ensaio Clínico né E aí uma coisa legal

da gente aprender aqui da a nova de medidas repetidas né porque isso aqui é uma nova de medidas repetidas né um glm de medidas repetidas porque tem o antes e o depois tá e tem uma coisa muito útil que chama análise gráfica análise gráfica que é bem interessante para Entender esses tipos de delineamento tá então de novo o que eu tenho aqui né minha variável independente é o grupo e tenho outra variável independente que é o tempo né que seria o antes e o depois e a minha variável dependente é o que eu estou medindo

aqui né Vamos imaginar que o que o que eu estou medindo é o HDL das pessoas tá é um remédio para reduzir o colesterol e reduz o HDL das pessoas tá bom né Eh então o o que que seria análise Gráfica né análise gráfica e ela é muito útil de você assim você não pega de primeira tem que treinar um pouco mas ela é muito útil para eh apresentar apresentar resultados resultados de pesquisa por meio de gráficos por meio de gráficos isso é muito útil tá não só para você porque fica mais fácil de você

visualizar as coisas mas também para Eh apresentações pro artigo mesmo é mais legal tá eh então para para isso a gente tem que entender de novo finalmente o que é o gráfico né então ó repara assim ó repara comigo ó eu tenho um gráfico tá a gente costuma Chamar esse eixo de X esse eixo de y tá não é por acaso tá bom eh uma dica tá uma dica não na verdade vai virar uma obrigatoriedade Então já começa a a meditar sobre isso o eixo X né não eixo X em geral a gente vai colocar

uma variável Independente tá uma das variáveis dependente do nosso modelo a gente vai colocar no x tá no eixo Y seria a variável dependente bom então por exemplo ó vamos pegar um desenho de um teste t se eu tenho um teste t por exemplo grupo eu tenho lá dois grupos e uma certa variável sei lá peso né eu tenho uma uma outra variável de novo essa é a variável independente Essa é a variável dependente eu tenho só Dois grupos poderia fazer um teste t independente poderia poderia fazer uma nova poderia independente poderia fazer um glm

independente poderia D tudo a mesma coisa tá se eu for transformar isso aqui num gráfico o que que eu faço ó é meio natural isso acontecer Ó você vai pegar o grupo e colocar aqui no no eixo X né então vai ter aqui o grupo A e o grupo B e o eixo Y vai ser o peso que seria o y tá que é a variável dependente E aí vai ter lá um gráfico assim por Exemplo tá então sempre coloque no eixo X uma variável independente uma das variáveis independentes e no Y é sempre a

variável dependente tá se você tiver dois efeitos por exemplo vou colocar aqui grupo e sexo masculino e feminino tá aí eu tenho outra variável independente então aqui eu tenho duas vias né eu tenho uma nova de duas vias né então quando eu for fazer esse teste o que que eu vou ver o efeito o efeito do sexo o efeito do Grupo e o efeito das duas coisas juntas né se eu quiser fazer o efeito da interação o efeito da interação entre sexo e grupo né porque ó quando eu for ver o efeito do grupo sobre

o peso é esse gráfico que eu desenhei tem du duas categorias né o a e o b se eu for ver o efeito do sexo sobre o peso é um gráfico similar Só que vai ser masculino e feminino aqui embaixo né duas categorias se eu quiser ver o efeito da interação eu vou ter grupo A e B no homem grupo A E B na mulher então eu vou ter quatro grupos né como que eu mostro esses quatro grupos tá aqui você coloca uma das variáveis no eixo X e a outra variável vão ser linhas diferentes

então eu vou ter por exemplo uma coisa assim ó aqui é o masculino e aqui é o feminino se eu for fazer um gráfico de barra né e eu vou colocar uma barra aqui ó e uma barra aqui por exemplo né e uma outra barra aqui e uma outra barra aqui por exemplo tá aí eu vou ter eh eh Homens e mulheres no grupo A homens e mulheres no grupo B tá ou seja aqui eu sou eu estou vendo dois efeitos Eu tenho um efeito no eixo X e eu tenho aqui um outro efeito né

uma outra variável independente no no nas categorias tá então batendo o olho nesse gráfico você já tem que ver que é uma nova de duas vias né Então isso é treino gente você vai lendo o artigo você bate o olho no gráfico fala será que o cara fez manova de duas vias porque isso aqui é um Gráfico de interação né você tem duas variáveis independentes e uma dependente tá eh quando Lembrando que isso aqui é um teste independente né então isso aqui é uma nova de duas vias independente por quê Porque os grupos são independentes

um do outro né não tem medidas repetidas aqui tá bom quando você tem testes independentes normalmente o gráfico que você apresenta é um gráfico de Barra tá ou gráfico de barra de erro né que você coloca aqui as Barrinhas também tá se você colocar só as Barrinhas sem o a barra né a barra mesmo colocar só só os intervalos de confiança Vale também tá Por que que em geral por que que em geral em em testes Independentes Eu uso o gráfico de barra ou o gráfico de barra de erro eu não uso linha né porque

a Rigor eu não posso fazer uma dependência eu não posso fazer uma ligação entre as mulheres desse grupo e as mulheres desse Eu não posso fazer uma linha aqui ó tá Por quê Porque essa linha pressupõe que deveriam ser as mesmas pessoas e não é São pessoas diferentes né então não posso fazer esse gráfico e essa ligação tá então você não usa gráfico de linha Quando você vai mostrar por exemplo dados de um glm eh independente ou uma nova de várias vias de mais de uma via independente tá eh Se eu colocar mais uma via

aqui então eu tenho grupo sexo e vou colocar Sei lá região mais uma via né então você vai ter eh 2 x 2 4 x 2 8 grupos né dá para pôr ainda nesse gráfico aí não dá aí o que que você vai fazer você vai fazer um gráfico desse inteiro pra região a depois um outro gráfico pra região B tá E por aí vai né E por aí vai tá eh tudo bem gente vocês conseguiram me acompanhar com isso assim isso isso aqui parece não é fácil tá de visualizar mas vocês conseguiram pegar Como

que eu eu pego uma nova de Duas vias independente transforma no gráfico e Vocês entenderam porque que é melhor usar gráfico de barra ou de barra de erro eh e não usar gráfico de linha né porque as pessoas que tem nessa barra branca não são as mesmas que tem na outra fez sentido gente tudo bem Tá então isso aqui é super importante super importante para você organizar os seus resultados tá bom e de novo um treino para você ver se você tá bom É é ler artigo e no Artigo olhar o gráfico tá se nos

grupos tivessem então se tiver quatro grupos vai ter quatro conjuntos de barras é só isso só vai aumentar o número de Só vai aumentar o tamanho do eixo X Mas é a mesma coisa tá eu faço com dois grupos para ficar mais fácil mas pode ter quantos grupos você quiser tá aí aí tem uma dica tem uma dica tá aqui uma uma dica então ó Imagine Imagine por exemplo que você tem duas variáveis Independentes tá Uma tem dois grupos é é por exemplo sexo e a outra tem quatro grupos vou pegar o exemplo que a

Patrícia falou então eu tenho aqui o grupo A B C e D Eu tenho quatro grupos tá Então na verdade vou ter oito comparações né tá bom eh O que que o que que seria melhor porque ó eu poderia colocar aqui ó aqui no eixo X do gráfico eu poderia colocar masculino e feminino e colocar o AB aqui né como como Label né das categorias né O que que é melhor né porque tanto faz Eu posso colocar o sexo aqui embaixo ou o grupo aqui em cima né Tem uma dica que ajuda para melhorar a

interpretabilidade do gráfico que é assim a dica é coloque coloque no eixo X coloque no eixo X aqui ó tá a variável a variável com mais categorias tá a variável que tiver mais categorias Por exemplo quando era a e masculino e feminino tanto faz aí você vê a maneira como você quer apresentar os dados que que fica melhor tá mas Quando quando uma variável tem mais categorias do que a outra coloque a variável que tem mais categorias no eixo X fica mais fácil de ler o gráfico tá E vai por mim gente faz o faz

o gráfico assim depois trocado você vai ver que vai ficar muito complicado de ler porque se for a b CD se for quatro grupos e eu colocar os quatro grupos aqui vai ficar Quatro Barras em cada nível fica chato de ver tá se eu colocar a b c d cada um vai ter Duas Barras é mais fácil vai por Mim depois você testa é mais fácil tá então beleza ó já fizemos uma análise gráfica né deu de uma ideia aqui né Agora vamos fazer o mesmo para medidas repetidas né que é a ideia do ensaio

Clínico tá fazer a mesma coisa coisa eh aí aqui ó no no no ensaio clínico é a mesma ideia né a gente vai ter lá duas só que uma variável é categórica e a outra é uma variável é eh independente e a outra é pareada né e e é legal ver os tipos de resultado que A gente tem pela carinha do gráfico né ã então Ó aqui né então tenho aqui meu grupo e o antes e o depois tá outra dica o outra dica de novo isso é uma dica tá não é uma regra não

é obrigatoriedade não é Norma de revista Não é nada disso é só uma coisa para ajudar tá uma outra dica assim recomenda-se né quando você tem um delineamento em que você tem testes independentes e medidas repetidas recomenda-se assim dica dois dica dois né Se fizer sentido se Fizer sentido tá coloque a medida repetida Mr medida repetida tá igual aqui ó tá coloque a medida repetida no eixo X tá se o gráfico ficou bom se fizer sentido e tal tá então normalmente a gente coloca aqui o antes e o depois né E aí a gente vai

ter eh o que que seria o grupo A e B tá aí como são medidas repetidas Ou seja é a mesma pessoa ao longo do tempo aí faz Sentido usar gráfico de linha né porque são as mesmas pessoas antes e depois então eu vou ter aqui sei lá alguma coisa assim né para cá aqui e vou ter o depois aqui aí aí faz sentido seu gráfico de linha tá porque são medidas repetidas Então são as mesmas pessoas nos dois momentos logo tem uma ligação tá aí aqui você usa gráfico de linha Tá bom mas veja

ó e e começa a guardar isso tá que vai ser muito útil daqui a Pouco as variáveis Independentes elas estão no eixo X e a variável dependente Ela tá no eixo Y tá variável dependente é no eixo Y tá E aí a gente tem o que a gente A análise gráfica são diferentes apresentações desse gráfico diferentes apresentações desse gráfico quando você faz o gráfico o que que apresenta o que que aparece né a gente tem por exemplo Ó imagina que o nosso o resultado Deu algo assim ó eu tenho aqui o antes e depois e

o meu resultado Deu assim ó eu tenho Aqui aqui e aqui tá imagina que você tá vendo esse gráfico e apareceu isso tá esse padrão as duas ah as duas linhas estão paralelas então Lembrando que aqui é o a e aqui é o b né Eh onde eu tenho o efeito eu tenho o efeito do grupo do tempo da interação Lembrando que aqui é o HDL olhando imagina que você vê um gráfico assim tá tudo paralelo tá você tem efeito do grupo do tempo ou da Interação ou todos eles S uma pergunta tá então ó

tenta interpretar o gráfico tá ó antes no no momento antes o grupo a era maior que o b tá vendo que não cruza Então imagina que esse esse quadrado é o intervalo de confiança tá então Ó o o a tá maior que o b antes isso então o no no grupo a o a é maior que o b e no grupo e depois o a Continua maior que o b ou seja temos diferença entre a e b independente do grupo Independente do tempo desculpa então aqui ó você pode dizer que temos diferença entre a e

b independente do grupo independente do tempo cavalo independente do tempo né cavalo é cavalo fala errado aí confunde vocês tá Então na verdade nesse gráfico ó eu poderia juntar o antes e o depois ou seja o tempo ficou irrelevante Tanto faz ser antes ou depois o A sempre foi maior a média do a é sempre maior tá então Aqui esse gráfico ele ele só mostra nesse gráfico eu só e tenho efeito do grupo eu só tenho efeito do grupo não vai ter efeito do tempo nem da interação tá nem esse gráfico aqui por quê Porque

o o grupo A tá só tá sempre em cima em relação ao b então o a ele é ele é maior que o b no HDL Independente de ser antes ou depois ou seja o tempo o efeito do tempo some tá o efeito do tempo some Tá bom então assim se você bate o olho tem que ver o p tá tem que ver o p a Significância mas só para tem uma gestal né se você bate o olho e vê o gráfico assim fal só deve ter efeito do grupo né não deve ter efeito do

tempo tá bom né isso aqui de novo gente é Método sabe PR você treinar olhar você já sab muita coisa só falta dar aquela aquela ajeitadinha né então aqui ó agora outro gráfico tenho aqui o gráfico assim aqui o HDL de novo aqui eu tenho o antes e depois né aí eu vou ter um gráfico assim ó tenho aqui vem para cá Né aí imagina que o outro tá bem tá bem junto aqui assim ó encostadinho assim tá aqui o a e aqui o b tá imagina que o que os dois quadradinhos estão encostados tá

estão encostado no outro tá bom só fiz assim para para aparecer mesmo que tá pertinho eles estão encostados tá e o que que acontece aqui eu tenho o efeito do grupo do tempo da interação todos eles nenhum deles que que você acha como é que você Interpretaria esse segundo gráfico aqui aqui é só efeito do tempo tá então eu posso dizer então antes os dois grupos eram parecidos né Depois eles continuaram parecido só que todo mundo aumentou né todo mundo aumentou então ou seja teve um efeito Teve um aumento do HDL depois independente do grupo

então a gente descreve aqui que temos temos aumento do HDL depois independente do grupo Dependente do grupo né E aí o que mostra que a gente só tem efeito do tempo aqui tá beleza ó já tá batendo dá para saber né e se eu tiver de novo né out e mais um né Eh aqui HDL tudo igual a e b e aí eu tenho um gráfico assim ó que é o caso extremo que é quando um grupo tá aqui ó assim e o outro está aqui tá então aqui a e b ó então o no

no No momento no momento antes o a era maior que o b e no momento depois o o b ficou maior o o a ficou menor que o que o b antes e depois tá então no momento antes o a era maior que o b e no momento depois o b ficou maior que o A tá ou seja para eu explicar esse gráfico eu preciso das duas variáveis você precisa falar do tempo e do grupo né nesse gráfico então no momento antes o grupo A er era maior que o b no momento depois o grupo

B era maior que o a né então aqui Se você f se o gráfico cruzar se der a gente chama de efeito em x tá se der um efeito em x não vai ter efeito de grupo nem vai ter efeito de tempo vai ter efeito só da interação aqui esse quando cruza Isso aqui vai ter só efeito de interação só esse aqui ó vai ficar significante só a interação tá não vai ter efeito de grupo nem de tempo vaiou ter só interação então quando um um um exemplo clássico gráfico quando dá Efeito de interação é

isso aparece um X tá E aí o que você tem que entender é que quando você vai explicar esse gráfico você precisa das duas variáveis Independentes né aqui eu não preciso das duas variáveis Independentes só preciso de uma né então o grupo A é maior que o b sempre independente do tempo né aqui eu também só preciso de uma variável independente falar ó independente do grupo teve um aumento do HDL né aqui não aqui eu eu digo o grupo a Era maior no momento antes e o grupo B ficou maior no momento depois então você

tem que explicar as duas variáveis então aqui só tem efeito de interação Tá mas mas tem alguma outra variação tem tem mais uma variação eh que é o seguinte que é quando não assim chega perto de cruzar mas não cruza tá eh que é um outro caso muito comum é um outro caso muito comum que que que é assim ó Hum quando entra o rard tration não o rard tration não é obrigatório aqui nem nada porque ó se o HDL é contu E essas duas variáveis são categóricas você vai usar média tipo você vai ter

quatro médias aqui é a média do do grupo A e o grupo B antes e a média do grupo A e o grupo B depois ISO aqui é uma nova não precisa de R ratio tá E então aqui a gente tem o modelo 1 modelo 2 modelo 3 e aqui o modelo 4 de gráfico que seria o quatro seria assim ó Você vai ter o antes e o depois né Eh aí assim você tem por exemplo aqui o o o a ele diminui deixa eu até colocar mais alto aqui para dar um efeito mais ó

o a dá uma caída né e o b dá uma aumentada mas não chega a cruzar tá aqui é a e aqui é b tá então esse nesse tipo de gráfico Aqui você vê que tem uma tendência a cruzar né mas não cruzou tá então aqui você não sabe se tem efeito de interação tem Efeito Mas você aqui eh Não sei não sei se tem efeito de interação tá tem que olhar aí tem que olhar no resultado tá se cruzar com certeza tem efeito de interação agora se não cruzar você fica em dúvida tá bom

se tem ou não aí tem que ver no resultado Tá bom mas com esses quatro gráficos veja que já dá para bater o olho no gráfico você já vê muita coisa e de novo Gente é treino você tem que um pouco de treino não demora muito tempo você bate o olho nesse gráfico você fala Ah aqui tem um aqui é uma variável independente no eixo X aqui é outra variável independente aqui é a variável dependente que é o eixo Y é uma nova de duas vias pronto tá batendo olho no gráfico você já tem que

saber que teste foi usado tá minimamente que teste foi usado aí você bate lá no artigo e vê se foi feito né então e E se o gráfico tá Assim ah só tem que ter efeito do grupo você confere no resultado aqui só tem que ter efeito do tempo confere né para para ver se bate o gráfico com o resultado né Por que por que que tem que bater o gráfico com o resultado porque uma coisa baseado na outra não entendi a diferença entre efeito de grupo e tempo para interação não então uma coisa uma

coisa quando tem só efeito de grupo outra coisa só efeito De tempo a interação necessariamente tem que cruzar tá na interação necessariamente um grupo Tem Que Ser significativamente maior que o outro antes e depois ele tem que ficar menor tá aqui nesse caso teve uma aproximação Então o a era bem maior que o b e depois a diferença quase sumiu tá aí depende muito às vezes dependendo do tamanho de efeito aqui né pode dar efeito de interação Às vezes nesse caso pode dar efeito de grupo Separado pode dar efeito por exemplo a gente esse gráfico

pode dar qualquer coisa pode ter efeito de grupo tempo e interação depende do grau de inclinação como é que tá pode ter efeito só grupo e tempo e não ter interação por exemplo pode ser também tá então esse gráfico é mais difícil de interpretar os outros são bem Claros tá os outros são bem Claros se um grupo permanecer estável e o outro mudar em Função do tempo também haverá um efeito de interação então se você tiver um caso assim ó depende na verdade do outro grupo então se eu tiver um grupo assim ó que ficou

parado né e o outro grupo tava aqui e subiu né Isso é é na verdade não vai dar efeito só de interação né aqui ó quando cruza vai dar efeito só de interação não vai dar não vai ter efeito de grupo nem de tempo aqui provavelmente vai ter efeito de Grupo né E talvez efeito de interação tá então pode ser também pode ser também tá mas esses três gráficos são bem fáceis esses aqui tem que bater no resultado para ver o que dá tá eh então assim essa é a ideia da análise gráfica vocês terem

uma ideia mais ou menos do que acontece vale para qualquer tipo de an nova tá falando em gráfico né agora finalmente vou responder uma coisa que eu não estava me furtando de responder porque agora dá né E porque assim a gente viu né em aulas anteriores até mostrei nem exercício e tal né que a Rigor Ah tem um efeito Claro mostrando efeito de grupo e tempo e sem interação não não tem não tem varia do desenho varia do tamanho não tem tá os Claros são esses três esses três são bem Claros aí tudo que tiver

assim variando disso não dá para saber não dá para bater o martelo tá eh por ser um rct se a randomização é Bem feita a medida antes geralmente seriam iguais então então só analisa a medida do tempo depois então Fabrício você tá garantindo que seu rct é bem feito eu truco isso aí tá então eh eh no no na teoria o rct bem feito garante que as medidas no início são basais são básicas Eu não eu não levaria isso a ferro e fogo e analisaria a medida só no tempo depois tem outras técnicas melhores que

é o que eu vou falar a aula que vem né aula que vem vou falar sobre Outros detalhes disso e vou falar da diferença de estudo de superioridade não inferioridade essas coisas né E e aí você vai ver que rct tem vários problemas um problema é a causalidade muita gente diz que rct só é o melhor estudo para inferir causalidade isso é bobagem né princi é que eu não vou conseguir dar toda todo material no curso dois que tem aulas sobre causalidade né Eh outra coisa é muitas vezes você Randomizar gera outros vieses também mas

gente isso é um detalhe que eu quero deixar paraa aula que vem porque eu tô apresentando coisas ainda tá eh para você só analisar a medida pós você tem que garantir que sua randomização foi muito bem feita e aí você tem que mostrar testes né e o o teste mais fácil é você comparar o antes com depois né Então mostra que antes não teve diferença e compara com depois então eu eu não não analisaria só o Depois garantindo que a randomização foi bem feita tá porque você tem que provar isso tá bom e para provar

é só fazer a medida basal então acaba caindo no mesmo gráfico é mais fácil tá eh Então vamos lá eh mostrei aqui então só respondendo a Patrícia esses três gráficos são bem Claros os outros a gente não sabe tá então não dá para saber um um tem um gráfico padrão só de grupo e tempo sem interação não tem então são variações Disso tá mas se você entender bem esses três aí as outras variações ficam fácil fica mais fácil de pegar tá lembrando que só olhar o gráfico não é o suficiente tem que bater o olho

nos dados Tá mas mas retomando que eu tava falando antes eh a gente tinha até até feito exercício sobre isso é assim existe uma paridade né existe uma paridade entre a Análise gráfica né análise gráfica com intervalo de confiança né lembra que a gente fez lembra que a gente fez uns exercícios que a gente Calculava o intervalo de confiança via se cruzava né as coisinhas lá e tal o intervalo de confiança né e o teste estatístico beleza né Eu até mostrei uns exercícios né você faz o teste t aí faz o intervalo de confiança e

vê que bate né então quando O intervalo de confiança não cruza o teste t dá diferença e tal né então tudo bem né mas nem Sempre é assim tá nem sempre isso aqui acontece agora eu consigo mostrar isso então existe uma paridade entre a análise gráfica com o intervalo de confiança e o test estatístico né Eh então nem sempre é assim tá então a a Nem sempre é assim mas deveria isso que é importante deveria Ser mas deveria tá então eu vou mostrar uns exemplos de de quando por exemplo o p dá significativo e o

intervalo de confiança cruza ou contrário né não dá significativo e o intervalo de confiança não cruza né O que que a gente faz né aí aqui uma saía eh seria Comparar as diferenças de média diferenças de média porque essas nunca nunca falham tá as diferenças de média só que Esse tipo de não concordância acontece Apenas quando você não faz cálculo de amostra então assim primeira coisa E aí por isso que a aula passada duas aulas atrás verdade aula de cálculo de amostra é muito importante então eu V vou deixar uma observação Antes de mostrar no

programa Minha observação é a seguinte se foi feito se foi feito cálculo de amostra se foi feito cálculo de amostra Né A análise eh com p e análise gráfica análise gráfica coincidem coincidem aí dá tudo certo tá se você fez cálculo de amostra precisa de 50 pessoas coletou as 50 não tem nenhum problema ccul de amostra dá tudo certo então se o se o p der significativo o gráfico não cruza né E se o p não der significativo o gráfico não cruza Beleza então se foi feito cálculo de amostra GG Tá tudo certo não dá

problema tá agora como a maior parte das pessoas não faz cálculo da de amostra acontece essas coisas né acontece esse negócio de você olhar aqui um gráfico que claramente não cruza Aí você olha o p dá significativo Fala oxe e agora né né ou você olha lá o gráfico que claramente não cruza né e o p dá dá não significante né Então essas duas coisas aqui essas duas bizarrices é porque você não fez cálculo de amostra Tá então não cupia os dados a vida o Azar isso aqui é falta falta de cálculo de amostra na

sua vida tá cálculo de amostra muito importante Tá bom então vamos mas aí eu vou tentar mostrar um jeito da gente dar uma uma amizada nesse problema é um gluglu né aí vem a pergunta é um gluglu é é um gluglu Tá mas não é aquele gluglu grave entendeu não é um gluglu terrível Tá mas é um gluglu Tá mas não é aquele é s só menos essas chibatada sabe não vai pro inferno Não é nada disso tá m Espalmada né no máximo esp palmadinha né mas tá bom né é aquela coisa devia ter feito

cálculo de amostra não é verdade devia mas não fez aí é é isso aí tá no G Power tem cálculo de amostra pro glm então se você faz o cálculo de amostra para anova ancova manova essas coisas é pro glm é igual o GM não é um teste diferente da nova ancova não é tá então se você se você faz um cálculo de amostra por uma ancova e e usa o glm dá exatamente a mesma coisa tá o glm não é Um teste diferente ele só agrupa outros testes Tá então vamos começar fazendo um exemplo

aqui ó dos alunos banco de dados alunos né a gente tem aqui tá vamos fazer um exemplo primeiro do do de teste independente depois a gente faz um teste pareado tá eh no teste independente ó por exemplo aqui eu tenho o grupo que eu tenho CDF Fundão tenho dois grupos e eu quero saber o efeito dos grupos nas notas né da prova noa tá eu podia usar um teste t se eu se eu quisesse ver o Efeito só do grupo então ó vamos fazer aqui um detalhe recordar é viver vamos pegar só uma prova ó

só uma prova eu quero ver o efeito do grupo CDF Fundão sobre a prova de raciocínio lógico então repare ó o o teste t deu 7.08 e o p deu menor que 5% deu significativo então parece que tem diferença entre o CDF E O Fundão na prova de raciocínio lógico beleza eu peço aqui os descritivos e o o gráfico descritivo né então Ó a nota do Fundão é 4.9 do CDF 7.2 você vê que claramente não cruza né então esse resultado está coerente deu significante aqui e tem diferença no gráfico então A análise gráfica e

análise estatística bate ótimo tá aqui tá tudo certo posso pedir o tamanho de efeito né ele coloca aqui o co D ó se você olhar a aula de a aula de tamanhos de efeito você vai ver que 1.3 é um tamanho de efeito bem grande então essa diferença entre os entre os grupos é bem relevante né Ótimo Então ó guarde esse valor aqui do do do T né 7.08 tá eh temos que ver os requisitos do teste t para confir confirmar se esse resultado Tá certo vou pedir o teste de homogeneidade né que é o

levn ó o levn não deu significante Tá então não deu significante isso quer dizer que as variâncias são similares então o único parâmetro que está variando é a média ótimo né e o teste de normalidade eh também não deu significante então Parece que as amostras são pelo menos simétricas então deu tudo certo tá tá tudo bacana né esse teste t tá tá bem feitinho tá tudo certo tá esse é um caso bom né caso bom agora ó repare aqui que o o teste t deu 7.08 se eu elevar a quadrado né eu pego esse 7.08

eleva ao quadrado vai dar uns 4950 né ao quadrado vamos fazer a nova para mostrar que dá a mesma coisa então ven a nova a nova de uma via Por que que é uma nova de uma via porque eu só tenho Uma variável independente que é o grupo né a nova de uma via oneway ó variável de grupo só tenho um coloco aqui o grupo né a nova de via coloco aqui a prova de raciocínio lógico Vou pedi o Fisher não o El ó veja aqui 50.12 tá vendo Então se pegar esse valor do teste

t aqui ó aqui em cima e elevar a quadrado vai dar a nova né vai dar o resultado do teste F tá E veja que é o mesmo P então dá exatamente a mesma coisa tá exatamente a mesma coisa né Se Eu pedir o teste de homogeneidade D dá tudo igual né homogeneidade normalidade dá tudo igual tranquilo beleza tá eh então o teste t e a nova dá igual tá beleza agora ó se eu for no glm onde que eu acho o glm aqui ó linear models tá em geral no seu gmov você vai ter

que entrar aqui no módulos e instalar um pacote tá eh tem tem escrito na lista de pacotes se você entrar aqui módulos aí colocar aqui Jovi Library né Tem a lista de Pacotes tem um pacote que chama modelos lineares mesmo eu acho que é glmm modelos lineares aí você instala né É só apertar um botãozinho ele instala esse pacotinho e o que a gente vai ver no curso dois são esses três aqui ó generalize mod linear mod no curso do a gente vê isso tá o linear Model que eu estou falando hoje é esse primeiro

bom esse primeiro Se eu entrar aqui ó nesse primeiro veja ó ele coloca variável Dependente ou seja ele só Aita uma variável dependente de cada vez então isso aqui é um experimento simples não é um experimento em bloco tá E aqui eu tenho fatores que são as variáveis categóricas e covariantes que são as contínuas Tá eu vou vou vou fazer o meu mesmo exemplo aqui tá ó eu vou colocar o grupo e a prova então ó veja ó repara aqui ó ó olha quanto deu na a nova ó 50.12 né e o p 001 ó

Quanto dá no glm ó efeito do grupo 50.1 001 dá Exatamente a mesma coisa então respondendo a pergunta da que perguntaram antes acho que foi a Natalie né como é que calcula o o tamanho de efeito no glm do mesmo jeito que você faz para nova ancova e por aí vai tá então faz seu cálculo imaginando que é uma nova de tantas vias porque por glm é a mesma coisa vai dar tudo igual não muda nada tá a questão que ele coloca um pouco mais de informação depois a gente vai interpretar o que são esses

Estimates e tal respondendo a pergunta do Bruno o modelo linear já é uma regressão sim tá tem aqui os resíduos isso aqui já é uma regressão tá só que eu tô eu tô apresentando para ó tanto é que ele fala aqui ó modelo linear fitado por mínimos quadrados ordinários eu vou explicar o que que é isso depois e tal né Tem um R quadrado que é uma medida da regressão aqui tem o estimate que é uma medida da regressão né mas eu não vou falar disso agora mas isso aqui já é Regressão tá ó veja

que tem vários tipos de tamanho de efeito Ó tem o ET Square parcial o ômega tem o é lembra do éon lá das da o éon é da do teste não paramétrico ele aparece aqui também dá para você colocar ó então dá interpretar também tá na aula volte na aula de tamanhos de efeito para ver interpretação os critérios lá tá mas tem tudo bonitinho né e dá para pedir também gráfico ó eu posso colocar aqui o gráfico efeito do grupo né E aí ele Coloca para mim aqui ó aqui o efeito do grupo né o

CDF Fundão posso pedir um intervalo de confiança né ali dá as Barrinhas para mim ó intervalo de confiança e eu posso pedir os dados observados né Aí ó se eu clicar aqui em dados observados ó ele mostra indivíduos tá vendo ele coloca os pontinhos das das notas das pessoas então muito legal né Muito legal tá veja aqui com dois grupos eu consigo fazer isso o comentário do Elder é importante a linha não não essa Linha aqui tá meio de Alegre tá então isso ó muito bem já tem a crítica né porque os dois grupos são

independentes não tem porque ter a linha tá então legal legal tá então vocês ó já mostrei para vocês teste t a nova glm é a mesma coisa Então não vem falar que é teste diferente porque não é tá eh fechados com isso então então estamos fechados né Agora vamos fazer o seguinte eh deixa eu fechar aqui agora vamos vamos fazer um exemplo que mais mais Emocionante que é a relação entre o grupo e o sócio tá o grupo e o sócio e eu tenho uma outra variável que é a idade né então agora ó eu

eu vi que tem diferença entre o CDF Fundão nas notas né ah eu quero eu quero mostrar uma outra coisa né todo esses testes eu fiz só com uma prova né que é o raciocínio lógico então só com uma prova isso aqui é um experimento simples porque só tem uma variável dependente tá eh dá para deixa eu fazer na Nova acho Que fica mais fácil de ver eh fazer aqui na nova ó a nova isso fazer ó se eu colocar todas as provas aqui ó quatro provas tá vendo então na nova ó ele vai me

dar um F para cada comparação né CDF Fundão versus cada prova e vai dar o p tá de cada prova eh aqui na nova de uma via ele está eh eh eu estou fazendo uma nova separada para cada variável dependente então É como se eu fizesse quatro experimentos Tá quatro experimentos Independentes nessa a nova ele não tá supondo que essas variáveis aqui essas provas formam um bloco eu não estou supondo isso tá bom agora repare um detalhe Se eu entrar na Man nova né na manova que aqui tem a covari também mas se eu entrar

na Man nova né e colocar aqui ó ó tem o fator acovar só que aqui eu colocar todas as provas juntas esse teste vai supor que as provas são relacionadas umas com as outras tá deixa eu apagar esse aqui para Deixar pertinho ó manova tá então ó repar esses valores de F tá repar os valores de F Se eu colocar aqui as quatro provas para a manova ele tá supondo que isso aqui é um bloco só que deve ter um nome Sei lá desempenho na nas provas né Se eu colocar aqui só o efeito do

grupo como eu coloquei antes ó veja aqui ó aqui vai ter o efeito multivariado porque que que é multivariado porque aqui é o efeito do bloco tá vendo ó que os FS os FS variam Para cada prova e aqui é um F único né Por que que é um F único porque ele tá ele tá tratando todas as provas como um bloco né né E aqui dá significante ó aí olha os testes univariados que aqui é o efeito de cada prova separada né Ó o raciocínio lógico aqui ó deu e aqui deu 140 deu Ah

aqui dá igual aqui dá igual então aqui é como se fosse a nova separada tá aqui ele faz a nova separada aqui ele faz a nova como se fosse um bloco tá então é legal de comparar isso Tá Então nesse teste univariado ele tá comparando eh os efeitos individuais e no efeito multivariado ele tá comparando como se fosse um bloco de tudo junto tá bom isso então o Bruno eh o f pode aumentar no bloco Então se todas as variáveis são significantes Quando eu olho o bloco o efeito é maior ainda mas às vezes não

às vezes não isso o o univariado é a mesma coisa da nova de uma via porque é só o efeito do grupo aqui é o efeito do grupo sobre o bloco Das variáveis tá então esse esses dois resultados dão diferentes bom dão diferentes então é importante só só para mostrar aqui né O que você quer responder são coisas diferentes tá bom normalmente a gente acaba usando só o resultado da nova né A não ser que você Suponha que a relação entre dessas variáveis seja importante e quiser ver o efeito do bloco como um todo você

pega essa tabela aqui de cima seria da mankova da manova né aqui aqui não é Mankova aqui é Man nova porque não tem a cor variante tá bom tudo bem gente vocês estão comigo vocês estão vivos vivas Me ajuda aí quero ver se vocês estão respirando tá vocês estão bem tá bom eh então ó mostrei aqui né um caso que tá tudo bem dá tudo certo e tal agora vou mostrar um caso que não não fica tão bom tá e não fica tão bom depois então a a pra aula terminar falta duas partes A primeira

é mostrar um caso que não dá tão bom e depois mostrar como que a Gente interpreta os resultados tá eh a gente vai escrever uma sessão de resultados aqui para treinar então ó teste independente né isso aqui é um caso de teste independente mostrei todas as variações tudo bonito bacana né isso aqui se você se os seus dados fossem assim você aceder uma vela né fazer um agradecimento um sacrifício PR pro Exu tranc tese não é verdade fal Obrigado Exu tranc tese permitido que meus dados ficassem bons né mas a maior parte Vocês Em geral

não são merecedores né porque não fizeram a oração o a oferenda pro Exu tranc tese né Você sabe né o exu tranc tese é uma uma entidade memorial da pesquisa tá eh que inclusive onde que o exu tranc tese mora dentro do computador de todos vocês dentro do Data Show né às vezes ela invade a Tiazinha que é a dona das chaves das salas porque ela some né ela ela vira uma entidade ectomórfico e vai embora né Eh e a o exu tran Cates ataca Nessas horas viu então cuidado né chega lá perto da Defesa

fica nervoso não se preocupa com essas coisas é onde o ch TR Cat pega pega o seu pé tá então é isso isso aí ó cuidado tá bom então né já viu esse outro banco de dados é É para um teste longitudinal tá bom é um teste longitudinal eh é verdade todo todo Tiazinha todo todo todo tiozinho Tiazinha das salas assim do da universidade que abre a sala fecha a sala vê se o computador tá Funcionando é um emissário do eut C tese tem que ser legal com ele viu porque senão já viu ele tranca

sua tese tranca legal tá É verdade então enfim eh esse banco de dados é o seguinte eu tenho eu eu medi e 1 2 3 4 C medidas repetidas né Eh aqui o TG é triglicéride e o WG é o weight que é peso tá então eu medi as triglicérides e o peso de um conjunto de pessoas né tenho a idade das pessoas e tem o sexo delas legal né esse seria um caso mais ligado a um delineamento misto Né de medidas repetidas e de grupos tá vamos treinar primeiro como fazer o teste de medidas

repetidas na a nova ó a aqui eh eh Se eu fosse fazer o teste t eu posso fazer o teste t pareado mas só po Eu só consigo fazer de dois a dois né de dois em dois então não mas eu quero ver as cinco medidas então não dá para fazer o teste t a gente vai na nova de medidas repetidas tá na nova de medidas repetidas ó o que que ele coloca aqui ó RM repeated measures né fatores medidas Repetidas se você clicar aqui ó você pode trocar o nome eu posso colocar aqui efeito

do tempo por exemplo para ficar fácil de ver na tabela aí o nível um Você pode trocar o nome também então ponho tg0 né aí aqui eu ponho e tg1 né se você aqui a gente precisa de cinco níveis né aqui só tem dois você dá enter ó aí aparece o TG tg2 dá enter tg3 dá enter tg4 dá enter pronto ó agora ten as minhas medidas veja que aqui embaixo Apareceu cinco espaços né cinco espaços aí é só sua variável TG ó e jogando aqui 1 2 3 e 4 pronto ó aí eu coloco

aqui ó que que ele já vai me dar efeito do tempo né Aqui eu só T vendo o efeito do tempo ó única coisa que eu tenho aqui é tempo tá efeito do tempo n de significativo o RM Factor 2 seria uma segunda variável de Midas repetidas isso isso aqui se eu quisesse colocar por exemplo tempo WG e tempo TG eu colocaria uma outra medida repetida aqui embaixo Tá eh você pode dar um exemplo de outra variável de medida repetida além do tempo vamos imaginar aqui por exemplo ó que eu tô medindo o seu triglicéride

o o Paulo né eu tô medindo o seu triglicéride vamos imaginar que no tempo zero eu medi e no tempo 1 do e trê eu coloquei você num protocolo de exercício você tá fazendo exercício físico então eu quero ver aqui ó o efeito do exercício eu coloco aqui efeito do Exercício pronto tá eu coloco aqui efeito do exercício ó vai mudar então eu eu quero ver o efeito do exercício né ah sobre o TG sobre a medida de triglicéride vale para qualquer coisa uma cirurgia sei lá com uma dieta qualquer coisa que você quiser tá

no fundo é o tempo é sempre o tempo tá no fundo é sempre o tempo passando só que nesse tempo você faz alguma coisa né Eh sei lá alguma coisa com as pessoas Então beleza ó temos efeito do tempo tem diferença só que veja que eu tenho cinco medidas repetidas né eu tenho que ver aonde está a diferença então eu entro aqui ó né Eh aí eu aqui tem o post rock eu posso colocar o post rock aqui né ó aí tem os tipos de post rock ó o tuck a gente falou dos post rocks

né eu vou colocar ó só só para você ver o o o o crime agora ó olhando aqui no post rock tu ó tá vendo que ele compar tg0 com um com dois Ele vai comparando todo mundo dois a dois né Se eu olhar Ó tem diferença no tg0 tg0 com tg1 tem diferença e tem diferença do tg0 com tg3 aqui ó tá nos outros não tem diferença tá vendo Então tem duas diferenças aqui do tg0 com tg1 tg0 com tg3 beleza agora ó se você olhar no seu caderno né o tque ele não é

o melhor para medida repetida né o o Chef uma bacana agora se você clicar o Chef ó ele dá aqui do lado ó ó não tem nenhuma Diferença tá vendo no no Chef não aparece diferença aqui é Satanás falando com você né aqui ele já está falando com você porque ó você vê o p significativo né então tem que ter diferença em algum lugar aí você vai olhar no tuck o tuck deu duas diferenças mas ele não é tão bom paraa medida repetida aí você vai olhar o Che não deu nenhuma diferença o que você

faz dilemas né O que você faz molou né Você já fica ali no molou né primeira pergunta primeira coisa por que que isso acontece primeira coisa gente por que que isso acontece vai Ei por que que acontece assim antes de decidir Por que por que que por que que esse Infortúnio aconteceu na pesquisa desse pobre diabo hein Por quê O que que aconteceu aqui tinha uma situação que se fosse feita muito bem o Bruno não fez cálculo De amostra né então culpa já começou já começou errado se não fez cálculo de amostra acontece esse tipo

de coisa é isso tá aí o cara fica bolado aturdido né a LG vai vai pedir o gráfico né na esperança de que mude o infortunio dele bota o gráfico aqui o tempo né vai fazer o gráfico aí vem aqui o gráfico ó tá vendo ó ó esse aqui tipo você vê que não fica escroto tá vendo não esse aqui cruza com esse mas aqui o tg0 com tg3 tá quase não cruzando Né isso então o Chef tem o Chef tem essa coisa com não homogeneidade ele é bom para medir repetida o melhor melhor era

o Chef né só que assim como de novo era a discussão do do do post rock né como cada departamento usa o seu rock assim de como imemorial né E essa discussão do Tank o Chef vai passar batido eu tô pegando um exemplo de propósito porque dado real isso aqui é dado real dá ruim né então Ó você olha lá em cima de deu diferença Beleza então Deve ter diferença em algum lugar aí o post rock não concorda e o gráfico parece que tá todo mundo meio cruzando né tá meio cruzando Talvez o tg0 com

o tg3 talvez não Cruze né então não não é que o Chef é mais rigoroso é que o Tank e e quando a quando a variabilidade das medidas repetidas e varia um pouco o Chef o o t dá uma refugada né o Chef É um pouquinho melhor tá então primeiro a gente podia testar aqui né Eh se ao longo do tempo a variabilidade é similar Né isso não chama homogeneidade tá lembrando isso aqui homogeneidade para medida medida independente a gente entra no assumption checks aí veja ó testes de es cdade eu não vou clicar na

homogeneidade hein ah o Leven não tem nada a ver com isso teste de esfericidade aperto aqui esfericidade ó ele faz ó esse é o teste de mle e o Mael deu significativo né e o que quer dizer quando ele dá significativo quer dizer que ao longo do tempo as variabilidades São diferentes né as variabilidades são diferentes então de fato esse valor de F não é tão válido né aí o que que eu faria eu tenho que corrigir esse valor de f aí tem aqui ó ó correções de felicidade tá vendo quando você sabe a Teoria

é só olhar eu vou pedir a correção de greenhouse aí ele vai mudar aqui ó ele vai dar um valor ele deu um outro valor aqui ó greenhouse continua significativo aumentou um pouquinho mas continua significativo tá então a Esperança a esperança então a esperança diz o seguinte falou ó mesmo com a correção pra pra esfericidade ainda continua significativo falou beleza mas isso não muda o resultado do post rock nem do gráfico né mas de novo culpa é do cara que não feit o cálculo de amostra se tivesse feito não passaria por isso né lembra daquele

meme do pica-pau né Se tivesse avisado a polícia isso nunca teria acontecido é exatamente aqui mesma coisa tá então Tudo bem mas mas fica estranho se você vai mandar isso aqui para uma revista pro revisor um pouco mais sabido ele vai ficar de olho e falar mas deu significativo o gráfico cruza Como assim né porque ó veja o tuck deu tg0 com tg1 e o tg0 com tg3 né foi essas três aí ó aqui claramente cruza tg0 com tg1 o tg0 com tg3 talvez não Cruze né talvez tá bem ali né então tem um jeito

de dar uma melhorada nisso tem tem um jeito de dar uma melhorada menos errado aí seria Reportar chefi discutir que foi um erro não ter feito cálculo de amra então então luí ess essa seria honestidade honestidade Total seria essa né mas o imagina 4 anos de doutorado né aí faz tudo isso e morre na praia é meio triste meio triste o que que a gente pode fazer para dar uma melhorada né repare uma coisa ó se eu colocar os dados observados os dados brutos né no no gráfico Olha que interessante né ó tá vendo que

tem uns buracos aqui embaixo ó Varia muito mesmo tá vendo olha esse tg3 ó ó os heróis aqui ISO aqui deve ser uns outlier quase né Ou seja a variabil Varia muito os dados individuais esse gráfico é bom né esse gráfico é bom tá Varia muito os dados ao longo do tempo isso isso é um problema de controle mesmo tá isso acende luzes você vê que tem clusterz inhos de pessoas mesmo né ao longo do tempo tá mas é tudo bem aí o que que a gente pode fazer para dar uma melhorada nisso né Não

então remover Altier É uma opção é um gluglu mais grave dá para fazer isso dá para fazer um gluglu leve não não não não precisa excluir dado deixa dado excluir dado é um gluglu muito grave tá E e também não precisa mexer o gráfico O que que a gente vai fazer né Eh vamos agora vamos vamos trabalhar com as diferenças entre entre eh entre médias Tá então vamos voltar aqui né vocês Vocês estão sentindo a dor aqui né estão sofrendo junto com o nosso Amigo aqui foi assediado pelo chu tranc tese né Vocês estão sentindo

Vamos abrir aqui então vamos vamos vamos fazer aqui um um resumo então ó eh primeiro faltei faltei com o cálculo de amostra faltei com cálculo de amostra né primeira coisa perdão pelo vacilo já viu Primeira coisa né perdão pelo vacilo segunda coisa busco Redenção Busco Redenção Redenção o que fazer né busco Redenção o que fazer né aí uma dica né uma dica seria comparar comparar os grupos por meio de diferenças de média diferenças de média e não as médias simples que era que eu tava comparando Ali Tá e isso vai e e e você você

faz isso eh excluindo ah ah então comparar os grupos por meio de diferenças de média não as médias simples e também adicionar adicionar o tamanho de efeito para justificar tamanho de e feito tá vamos fazer o seguinte quem faz muito isso quem faz muito isso é o povo da célula povo da célula faz isso loucamente tá não faz isso sabendo faz isso porque alguém fez lá atrás e só vai Repetindo por aprendizado cultural sem crítica tá vai repetir por ideologia tá bom depois eu vou mostrar como que o povo da célula faz isso o tempo

todo eh então ó primeira coisa eh onde que o onde que o t deu diferença ó tg0 com tg1 né ele deu diferença aí você vai olhar no gráfico Deixa eu tirar aqui os pontinhos de novo você vai olhar o gráfico você vê que não que cruza né Ó você olha aqui tg0 com tg1 cruza né pô tá estranho Então vamos fazer o seguinte ó vamos fazer só um teste t só do tg0 com tg1 vamos separar isso ó teste teste pareado teste pareado tg0 com tg1 né dá diferença entre eles né aí eu vou

eu peço o gráfico aqui né ó tá vendo ó esse gráfico aqui ó que cruza tá vendo é igualzinho a esse pedaço aqui ó tá que cruza a mesma coisa tá mesma coisa aí o que que eu vou fazer ó deu significativo e cruza tá estranho né aí o que que você vai fazer Não pisc agora você vai pedir Essa média da diferença o que que é essa média da diferença esse botão aqui ó média da diferença ó ele dá a média da diferença e o desvio padrão da diferença o erro padrão da diferença o

que que é a média da diferença se eu pegar 138 - 124 se eu subtrair uma média da outra que é o que o teste t faz né eu subtraio uma média da outra vai dar em torno desses 13 14 aqui né e eu tenho como calcular o erro padrão diferença também Então veja só se eu tenho a média e o erro padrão Eu não consigo calcular o intervalo de confiança né Aí você aperta aqui intervalo de confiança aí veja ó que ele vai dar esses valores deixa eu mostrar o que que isso significa isso

significa o seguinte ó quando você trabalha com a média da diferenç n com o interval dei média da diferença o que que você quer o que que você quer Eh imagina que aqui é o ponto zero tá você quer que todo o intervalo de confiança da diferença esteja fora Não conté o zero esteja todo mundo acima do zero ou abaixo do zero tá isso acontece sempre então aí uma uma uma observação importante sempre independente do cálculo de amostra tá sempre que o p for significativo sempre que o p for significativo a o intervalo de confiança

o intervalo de confiança das médias da diferença entre as médias das diferenças entre as médias vão Acompanhar a acompanhar o resultado tá então se o se o meu P for significativo Ou eu vou ter todo todo o intervalo da Média da diferença acima né ou abaixo aqui o p 0,01 se você tiver um intervalo de confiança da diferença que uma parte é negativa e uma parte é positiva uma parte uma parte a diferença é negativa e uma parte a diferença é positiva ou seja Cruzo o zero né aqui o p é não significativo tá isso

sempre acontece Independente se você fez cálculo de amostra ou não tá E aí colocar o tamanho de efeito junto é muito importante porque aí você pode classificar o tamanho da diferença tá bom gente tudo bem gente Vocês entenderam O que quer dizer a média da diferença é o quantas médias são diferentes você não vai você vai pegar a média de um grupo menos o outro se os grupos são iguais a média É Zero né se os grupos são iguais a média é zero o que eu quero é que a média seja diferente de zero e

aí eu calculo o intervalo de confiança da Média da diferença se esse intervalo de confiança não contém o zero né eu digo que os grupos são estatisticamente diferentes Independente de resultado de post rock de qualquer coisa tá eh mas como informo isso nos métodos não então você vai dizer o seguinte você vai você vai dizer aqui ó Ã voltar aqui você vai dizer o seguinte fiz a a você vai dizer vai continuar dizendo fiz uma nova fiz uma nova de medidas repetidas explica tudo normal né No momento de Comparar as diferenças 2 por 2 A

do né foram foi feito o cálculo da do intervalo de confiança da diferença entre as médias eu vou escrever isso num texto no final tá então ó repara só ó eh aqui né então ó veja que que a média da diferença deu 13 e o intervalo de confiança não contém o Zero o zero tá aqui fora ó vai de 4 a 23 tá vendo ele não contém o zero e eu posso pedir também o effect size ó tamanho de efeito ó meu co D deu 0,43 esse tá se você olhar lá na aula né esse

é um tamanho de efeito médio tá é um tamanho de efeito médio então isso justifica e justifica de verdade tá não é é é é um gluglu mas bem leve tá bom justifica dizer que a diferença é significativa entre o tg0 e o tg1 tá isso justifica tá bom Eh com com com esses dados Então deixa eu até deixa eu até copiar isso aqui vamos vamos escrever aqui agora a veja vocês viram que essa aula é bem metodológica né deixa eu até copiar esse pedaço todo ah colocar aqui aqui ah não o saco vai ficar

torto Mas tudo bem vou colocar aqui colocar aqui em cima vai ficar torto peço desculpas tá E E vou pedir o gráfico também hã se tivesse o tamanho da amostra o correto seria o tamanho de efeito iria não eu não sei então se se o tamanho de amostra fosse maior não sei se o tamanho de efeito ia aumentar mas não ia dar esse problema de ter que ficar atrás do do da diferença das médias no no post rock já resolveria tudo tá Então veja que a gente tá é é para você ficar com a sensação

de que a gente tá fazendo um acochambrar com a sensação de que é um Bom então o o é uma coisa que eu tava prometendo antes né de falar ah mas quando quando o gráfico não bate com teste o que que eu faço então tô mostrando é utilizar a diferença entre as médias Tá então vamos vamos escrever o resultado aqui né então ó eh como é que vai respondendo a respondendo a Mariana Então como é que ficaria por exemplo no na sessão de métodos né a gente vai escrever os Métodos e depois os resultados tá

então ó vamos aqui então Ó eh eh nos métodos como é que você vai escrever você vai você vai escrever assim foi feita foi feito uma a nova de medidas repetidas de medidas repetidas eh para verificar verificar o efeito do tempo Sobre o TG medida de triglicéride né Eh para verif para eh ah coloca assim o teste de m o teste mle foi utilizado utilizado para eh verificar presença de esfericidade esfericidade das medidas repetidas medidas Repetidas e em caso contrário em caso contrário o teste F foi corrigido corrigido com a correção de greenhouse tá no

dos métodos você explica tudo tá é é é você explica só uma vez tudo para não precisar explicar de novo tá isso é útil para prova mas é Útil para escrever o artigo mesmo no artigo coloque isso não se furte tá Eh caso contrário test F foi corrigido com a correção de gren house né ã para a comparação comparação dos tempos 2 A2 aí aqui já entra um gluglu tá primeira coisa já não tô falando do que eu fiz cálculo de amostra não fiz isso aqui é um gluglu tá essa até até essa parte aqui

tá ok mas depois da aqui eu entro um gluglu tá então ó para a Comparação dos tempos dois a do foi feito foi feito teste de significância a partir da diferença entre as médias foi feito eh e teste de significância de significância a partir da diferença entre as médias entre as médias reportando reportando as Medidas de tamanho de efeito tamanho de efeito de efeito que seria o n tá aí vamos escrever o resultado então assim aqui aqui aqui é o método né como é que seria no resultado resultado resultado seria a a nova de medida

repetida encontrou efeito Significativo significativo do tempo e aí a gente vai naquela nova lá Opa ô desg desgrama droga odeio quando acontece isso bom aqui pelo menos volta um pedaço tá a nova de medidas repetidas encontrou efeito significativo do tempo eh deixa eu voltar aqui no teste ó aí que valor que a gente pega a gente volta lá no glm na na nova de medidas repetidas ó né aí a nova de medidas Repetidas você vai pegar a correção de greenhouse tá então Ó o f deu 3.34 e o p 001 tá 0017 né 3.34 0017

Aí tem a soma de quadrados né soma de quadrados do grupo é 3.3 e do erro é 11 155.2 então deixa eu copiar isso aqui para eu não errar então ó vamos copiar isso aqui rapidamente vamos copiar essa tabela Aqui como eu já como eu já escrevi aqui eu vou vou copiar essa tabela Menorzinha aqui nesse vou colocar aqui em cima do gráfico mesmo tá depois eu não vou pôr para cá pronto aqui pronto então Ó a nova de medidas repetidas encontrou o efeito significativo do tempo aí a gente vai colocar assim ó F aí

abre parênteses coloca o do greenhouse tá então o grau de liberdade é 3.3 3.3 ponto e vírgula o do erro 155.2 tá igual eh deu 3.34 3.34 e o p 0,017 tá então a nova de medidas repetidas encontrou o efeito significativo do tempo essa é a anotação que sai ali da da tabela tá então tem efeito do tempo aí se coloca aí ponto aí depois parágrafo análises análises univariadas univariadas Subsequentes subsequentes mostraram diferença diferença diferença entre o tg0 tg0 e tg1 né que é essa diferença aqui entre tg0 E tg1 aí você coloca o gráfico

me do jeito que tá coloca o gráfico de todos os tempos né Não não só esses com dois coloca de todos os tempos e aí você vai mostrar que aqui teve diferença né Eh só que aí aí aqui entre parênteses você vai Colocar assim média da diferença vai ser esse valor aqui em cima ó 13 eh 133,8 média da diferença 133,8 eh o p da diferença o p da Média da diferença é 0,04 0,04 tem um zero a mais é na verdade a gente coloca assim 13.8 aí entre parêntese entre colchete coloca o o o

intervalo de confiança que Vai de 4,6 até 23.1 aí agora sim coloca p0 4 e o co D co D igual 043 pronto aqui que a gente interpreta Tá então não ô Patrícia aqui quando você escreve desse jeito não precisa falar nada do post rock você vai dizer lá nos métodos que todas as os testes das comparações dois a do foram feitas com base em diferenças entre médias reportando comal em D tá Então não precisa falar que foi feito o tuck nem nada disso tá você vai escapar do do post rock e interpretar as coisas

em termos de diferença de médias tá E aí quando você for falar você fala a nova de medidas repetidas deu lá a diferença né E quando for Comparar as diferenças 2 por 2 você vai dois a do você vai comparar pela média da diferença põe o intervalo de confiança o p do teste t e o coin D tá esse jeito ele ele tá correto mas ele É meio GL glu tá E por que que ele é gluglu porque você vacilou porque não fez o cálculo de amostra mostra isso Mariano mostra o gráfico que cruza mostra

o gráfico que crua não não esconde o dado não esconde Então você até pode colocar aqui ó que é diferente né Pode pôr lá a estrelinha inclusive em alguns artigos mais recentes eu vejo que ele coloca assim por exemplo D igual a 043 ele coloca o tamanho do de Efeito na diferença ele escreve aqui no lugar do quadradinho da do tracinho ele coloca tá não então luí a gente vai omitir o post rock você vai usar uma outra técnica de post rock tá não vai editar o dado você não vai editar o dado então assim

e eh Por que que por que que eu não a Rigor Eu não estou omitindo post rock porque aqui nos métodos eu eu eu deveria falar né Eh foi feito a nova de medidas repetidas e como post rock usei Chef por exemplo como que eu não tô Falando que eu usei o post rock mas sim o meu post rock vai ser a diferença entre as médias né o teste de diferença entre médias Então tudo bem esse vai ser o meu método né E você apresenta a média da diferença o intervalo de confiança mostrando que não

cruza com zero né e põe o tamanho de efeito tá de novo se você tivesse feito cálculo de amostra não precisaria de nada disso você colocaria aqui o resultado da a nova deu diferença segundo post rock tal Deu diferença em trá grupos e acabou tá é não tem aqui o gráfico cruza né o gráfico cruza por por causa da variabilidade então aqui deu problema no greenhouse né então você vê as observações variam m n a tem corrigir pro greenhouse não fez cálculo de amostra soma de problemas mas se o revisor pedir por não fizemos diferenças

entre as médias TG E tg4 então no no o ideal aqui seria você colocar Uma tabela com os tamanhos de efeito tá se você colocar os demais por exemplo Deixa eu voltar aqui é que nessa comparação deixa eu ver aqui ele não tem mas tem se você colocar de todas as comparações do tamanho de efeito de todas as comparações Aí você pega os tamanhos de efeito maior para mostrar onde que está tá isso A Mariana é boa se o revisor perguntar você fala que isso foi feito Por causa do problema de cálculo de amostra não

tem problema pode falar isso tá pode falar também o artigo não é recusado se você é honesto gente se você é honesto o artigo não é recusado tá Seja honesto mas assim fica incoerente mesmo mostrar um gráfico que cruza o post ro não dá significante e e o p d nova fica fica confuso você comparar pela diferença entre médias é melhor tá é Melhor quem faz muito isso como eu falei anteriormente povo da célula né E aí o povo da célula vai se identificar com isso que eu mostrei agora ó mostrei um exemplo de como

escrever os resultados né eh deixa eu abrir outro aqui eh ó eh aqui é pro povo da célula povo da célula vocês já repararam que o povo da célula vira meente faz um negócio assim ó é vamos imaginar que tem Três grupos tá povo da célula faz assim ó eles pegam um dos grupos transforma em 100% e vem a diferença desse grupo pros outros Vocês já viram isso então o gráfico sai assim né Ó o gráfico sai assim aqui é não tem barra né E aí ele ele mostra a diferença dos outros grupos em relação

a esse em porcentagem povo da célula vocês já fizeram isso já fizeram de pega pega um grupo transforma o grupo controle em 100% e vê que o outro dá 130% 140% o Quanto é diferente desse grupo controle tá então pego um dos grupos pego um dos grupos com como 100% né Pega um dos grupos como 100% eh que seria o controle né controle ou a referência e Observo a diferença entre este grupo referência e os demais Vocês já viram isso já viram né quem é o Povo da célula já se identificou que já leu o

artigo disso com certeza a pergunta é por que que vocês fazem isso porcentagem da diferença do em relação ao controle né chama de normalizar né da onde sai essa desgraça desse nome por que que vocês fazem isso né Eh então isso é feito isso é feito porque é é a mesma coisa que eu tô fazendo aqui tá é a mesma coisa que eu fiz antes lá da diferença entre médias Tá bom eh isso é feito por as medidas variam muito entre os grupos eh inviabilizando inviabilizando o uso de teste post rock é o mesmo problema

que a gente teve antes gente tá além além da falta de Cálculo de amostra falta de cálculo de amostra então assim povo do rato da célula não calcula o tamanho de amostra usa n pequeno aí quando usa n pequeno como aí acontece muito no povo do rato e da célula de você ter lá três grupos você faz uma nova não dá dá às vezes dá diferença você vai olhar no post rock e não dá nada né aí o que que um gaiato teve ideia 20 anos atrás e os outros Seguiram como se fosse uma Norma

né seguiram sem sem crítica queera o seguinte ah como como no no na nova tá significante no post rock não né O que acontece se eu pegar o grupo o grupo A e transformar em 100% e os outros grupos calcular a diferença entre deles do 100% é a mesma coisa que eu fiz antes né É aquela mesma coisa que eu fiz antes de você ter por exemplo os três grupos imagina que eles cruzam né os três grupos A B e C eles cruzam né Se eu pegar e e transformar o grupo A em 100% e

Verê a diferença deles pros outros por exemplo do do do a com b e do a com c é o mesmo que aquele gráfico que eu fiz aqui ó que aqui É zero né se todo o intervalo está acima do zero ou abaixo do zero é a diferença significativa é o mesmo que eu fiz antes tá é o mesmo que eu fiz antes então toda essa área de biologia molecular que pega um grupo como referência e compara Diferenças percentuais desse grupo tá fazendo esse gluglu que eu tô que eu mostrei antes tá esses resultados são

feitos no programa manualmente Assim na verdade assim tem tem um programa que o povo do rato da célula adora que é o prisma né o prisma já tem o gluglu incluído já tem o gluglu ali né is que é fácil de fazer né eu fiz aqui no teste t o gluglu né mas mas eu quero que você entenda que é um gluglu tá é um Gluglu Tem um jeito Melhor de resolver isso já que você não vai fazer cálculo de amostra porque o rato é caro a célula é cara os intervalos no no gráfico são

intervalos de confiança mesmo tá E aí deve deve ter sido que o Paulo fez tá que assim ó um um um jeito melhor de de deixar menos feio né isso aqui de comparar porcentagem de variação é meio feio tá eu vou dar uma saída pode eu não sei eu não lembro se foi o que o Paulo fez mas vou dar uma saída saída para Rato e célula Tá que é o seguinte ó quando você tem quando você tem medidas que variam muito porque o povo da célula sabe né o senso comum a a o povo

da rua né acha que povo de da biologia molecular a biologia molecular é o futuro né tá criando Clone é é a universidade que não mostra aquela coisa toda que é tudo muito bem feito muito preciso e quando você chega um pouco mais perto você sabe se você chegar num dia de mau humor no Laboratório Western Blos dá diferente vocês sabem disso né que o dado varia que é uma loucura né por isso que esse esse isso de comparar diferenças ao invés de Comparar as médias acaba dando mais resultado acaba dando mais diferença significativa tá

uma saída para isso e não vale só para rato e célula mas vale para qualquer fenômeno né Eh para Fenômenos longitudinais aqui eu tô falando de desenho de medidas repetidas tá para fenômenos longitudinais que possuem alta variabilidade alta variabilidade uma saída possível uma saída possível é covari covari os resultados pela Medida basal que seria o tempo zero muita área faz isso muita área faz isso você cov varia pela medida basal porque ó pensa comigo se eu tenho três medidas vai ó t0 T1 e T2 no t0 Imagina que os dados variam muito os indivíduos variam

muito tá aí tem o T1 e o T2 né se eu se eu usar essa medida aqui ó para covari a essa diferença se eu usar essa medida basal para covari essa diferença do T1 com T2 Né essas diferenças aqui vão ficar naturalmente menores E aí eu vou conseguir comparar de forma mais confiável tá se você cov variar pelo basal Então essa é uma dica que vale ouro então se você tem um fenômeno que varia muito sobretudo porque é um fenômeno longitudinal e você vê que na medida basal eles variam muito qu varia pelo basal

né então se for depois eu vou Falar se for só uma medida se for teste transversal Primeiro vou falar do longitudinal tá então ó repara só uma coisa ó deixa voltar aqui no nosso exemplo do TG ó deixa eu colocar os dados individuais de novo aqui ó vou colocar os dados individuais né Então veja ó Varia muito vai a galera aqui tá loucura né tá a festa do caki doido claramente tem um grupo melhor aqui embaixo um grupo pior em cima né então o que que a gente vai fazer agora Ó eu volto aqui no

começo da minha análise né A única coisa que eu vou fazer ó eu vou eu vou tirar uma das medidas vou tirar uma das medidas vou tirar o tg0 né vou tirar aqui as minhas medidas ó tg1 sai tg2 sai e o tg3 sai eu vou eu vou renomear aqui ó que não vai ter mais o tg0 Então vai ser tg1 tg2 tg3 e tg4 tá eu só vou ter agora ó só vou ter Minhas não vou ter o tg0 mais então tirei minha medida basal aqui né E vou colocar aí eu coloco TG 1

2 ô droga pera aí aqui coloco o tg1 2 3 e 4 deixa o tg0 fora tá eh e aí eu vou colocar o tg0 no no covariate na covariante tempo zero entra na covariante ou seja ó deixa até fazer de novo novo ó repara aqui ó que quando eu tenho só o tempo ó o f deu 0,52 Olha o que acontece ó a diferença sumiu né tá vendo ó quando eu não ponho O basal a diferença sumiu que era onde estava a diferença né que era do tg0 pro tg1 tá ó deu 0,52 quando

eu corrijo pelo basal corrijo pelo basal né ó ó aparece diferença agora ó tá vendo a diferença aparece por quê Porque era tanta variabilidade gerada pelo basal quando eu corrijo isso as diferenças aparecem ó 04 E aí quando eu olho a interação dá significativa tá ou seja o t o tg0 a a desde o início do experimento os indivíduos variavam muito desde o início Do experimento os indivíduos já variam muito né Ou seja eu tô cov variando tô controlando reduzindo a variabilidade das medidas pós contra controlando pela medida pré tá E aí quando eu quando

eu vou ver eh eu vejo que o maus ó o maele deixou de ser significante Ou seja eu nem preciso mais da correção de greenhouse ó posso tirar a correção de greenhouse aqui ó porque o ma el corrigi a variabilidade por que que eu corrigi a variabilidade ao longo do tempo porque Eu cov variei pelo bazal né como eu covari pelo bazal eu ponderei as medidas 1 2 3 e 4 pela pela variabilidade do basal Então posso usar aqui o tempo mesmo né Aí quando eu olho posso rock ó o post Roque continua não dando

diferença Tá mas deixa eu tirar os pontinhos das pessoas pera aí ó ó como ficou esquisito ainda ó tá vendo tá todo mundo cruzando tá todo mundo cruzando só que se eu colocar isso Aqui se eu colocar isso aqui nas diferenças de média vai aparecer vai aparecer mais tá então isso é é um um difícil né que o povo do rato usa povo do rato povo da célula algumas áreas clínicas que tem n n baixo utilizam isso né deixa eu ver deixa eu até pegar um deixa eu ver o o o que tá mais diferente

deixa eu tentar o tg1 com tg3 ó quer ver ó pegar o tg1 com tg3 não independente não pareado tg1 e o tg3 deixa eu ver se aparece a Diferença aqui não tg1 com tg2 não tg1 com tg4 não tg2 eu tô ó tô caçando a diferença tá vendo tg2 com tg3 não tg2 com TG Olha nem assim aparece que desgraça não aparece nada nem assim aparece ã então Tecnicamente não é errado Fazer isso num cenário de alta variabilidade não é uma correção isso pergunta do Luiz eu C variar pelo basal é uma correção tá

É uma correção mesmo mas aí você tem que você tem que justificar que que o seu fenômeno Varia muito no basal Varia muito tá isso exatamente Paulo e mas acho que é imprescindível diminuir a variabilidade com protocolo bem feito se der subir o n exato exato tá eh aí o luí comentou fazer isso é menos errado do que simplesmente relatar que o Chef deu ruim eu é melhor é melhor fazer isso tentar conv variar pelo basal Ver a média das diferenças do o eh fazer a significância pela média das diferenças e tal Porque isso pode

mostra que você mexer um pouco mais nos dados sabe tipo quando eu falo mexer não é manipular os dados a gente não tá mudando o dado bruto você tá apresentando formas diferentes de analisar os dados tá então muitas vezes cov variar pelo basal pode ajudar nesse caso aqui ó no caso desses dados ficou pior né nesses casos nesse caso desses Dados do TG o melhor era não cov variar pelo basal e usar o o a diferença entre médias mesmo né Ah isso vale em estudos de corte vale Vale em qualquer estudo tá qualquer estudo longitudinal

isso vale tá bom Deixa eu fazer agora ó porque aqui a gente fez duas abordagens a gente fez a a abordagem de cov variar pelo basal e fez a abordagem de de eh fazer o teste sem cov variar pelo basal e e e fazendo diferenças entre as médias nesse para essa variável ficou melhor a Diferença entre as médias do que cov variar pelo basal Tá bom agora o que eu vou fazer ó lembra que tem a variável WG né lembra que tem a variável WG a gente vai fazer a mesma coisa para ela isso é

a ideia é tentar mesmo tá só que assim você vai você vai vai chegar e falar olha eh eh eu tudo isso que a gente tá fazendo é porque você não teve cálculo de amostra tá de novo se fizer o cálculo de amostra você não vai passar por isso então Ó agora eu vou fazer Wg0 wg1 wg2 wg3 wg4 tá Vou colocar aqui os meus minhas medidas de peso ó então coloco aqui né WG não deixa eu tirar coloco aqui ó wg0 2 3 e 4 né agora quando eu faço isso Ó deu significativo né

Aí eu olho o m também deu significativo isso quer dizer que tem problema de variabilidade ao longo do tempo vou corrigir corrijo pelo Green housee né não mudou muito Néa parece que o problema não é grave Nou não significativo veja no post rock ó aqui deu tudo ó tanto no tanque quanto o Chef ó deu diferença de tudo todos os tempos né então parece que é tudo diferente no peso né quando eu olho a amostra Olha o que acontece com a média ó com o gráfico olha que coisa louca né aqui é o contrário aqui

é o contrário do outro né Porque aqui ó ó eh aqui não dava Significante né Eh ou aqui dava significante e o gráfico não cruzava né aqui ao contrário tudo dá significante o gráfico cruza mas e agora né aí eu vou colocar aqui os dados individuais ó hoje é o dia da Agonia mesmo de unos dado errado tá porque eu pego o dado real Vamos colocar os dados individuais também Varia muito tá vendo ó tá variando muito as pessoas aqui no WG né E aí mas você olha os dados ó são Virtualmente iguais mas como

é que dá tudo significativo se é tudo meio igual né Não dá não dá agonia na agonia mesmo tá hoje é o dia da desgraça né assim aquelas aulas anteriores era para mostrar as coisas Bonitin e tal agora aqui é mundo cão né mas como é que dá significativa olho post rock dá tudo aí eu olho o gráfico D uma desgraça dessa como é que a gente faz né Mas deu tudo diferente de tudo né Vamos pegar fazer um teste t vai né um teste t Pareado aqui ó testado vou pegar o wg0 com 1

né ó diferença aí eu peço o gráfico P dado descritivo peço o gráfico aí ó mesma coisa como é que dá diferente que mágica é essa e dá a mesma coisa né aí eu vou vou fazer o quê testar a média da diferença ó se eu pedir o intervalo de confiança da Média da diferença tá vendo que não cruza o zero tá vendo não cruza o zero né então de fato é diferente Aí eu ponho o tamanho de efeito né Ó o tamanho de Efeito não não não tá baixo tamanho de efeito é alto até

né é o gráfico que tá iludindo o gráfico que tá tá atrapalhando tá então todas essas diferenças parece que são significativas mesmo se eu pegar ó eh eh tg1 com tg2 tg1 com tg3 tg1 com tg4 você vai fazer todas as diferenças né Ó olha o que aparece ó tá tudo diferente né você vai olhar ó os intervalos de confiança ó todos não cruzam o zero zero tá tá fora e os tamanhos de efeitos são grandes né Os tamanhos de efeitos são grandes apesar do gráfico não mostrar né não mostrar ó não não não cruza

né aqui aqui dá para justificar claramente dá para justificar claramente que tem diferença tá você usar a média da diferença justifica muito bem tá E os coin tudo alto então tem diferença mesmo tá não confie no gráfico tá bom será que melhora se a gente cov variar pelo basal aqui né porque dá para ver pelo gráfico ó que varia bastante né Será que melhora Se a gente for variar pelo basal aí o que que eu vou fazer eu vou tirar uma medida vou tirar aqui o vou tirar as minhas medidas Colocar todas as outras eh

coloco aqui o tg1 2 coloco aqui o saco sai coloco aqui o tg1 2 3 e 4 e covar pelo basal né quando covari pelo basal o que que será que acontece ó continua significativo né não deu significante a interação mas Continua significativo aí continua dando diferente olha o que acontece com o gráfico Deixa eu tirar aqui ó ó deixa eu tirar os pontos Olha o que acontece com o gráfico quando eu covar pelo basal Olha que bonito tá vendo olha que bonito nesse caso funcionou muito bem com a variar pelo basal aí eu respondo

a pergunta do Luiz né Qual que é o motivo do gráfico D essa bugada é a alta variabilidade do Basal desde WG é peso Né desde o momento basal as pessoas variavam muito peso o peso variava demais das pessoas tinha gente muito magrinha e muito gordinha no grupo né quando eu vario pelo basal a diferença fica Cristalina tá vendo Então aparece agora agora faz sentido né então claramente isso aqui se deve a uma alta variabilidade na medida basal né então esses dois truques que você tem que aprender né E são muito úteis cov variar Pelo

basal é uma boa uma boa medida né às vezes funciona às vezes não tem que testar e ou quando não quando não funciona cov variar pelo basal é olhar a comparar né os grupos que você quer com por meio da diferença entre médias tá isso aí ajuda eh deixa eu só tem uma coisa aqui não aqui é T só trocar aqui wg1 né porque agora o wg0 virou WG 1 não WG wg2 wg3 e wg4 agora agora tá certo e aqui eu tiro esse dois que não precisa agora tá certo tá então aqui eu cov

vario pelo basal dá tudo certo então quando quando der para fazer os dois truques Qual é o preferível não tem preferível você vai ver o que você se sentir melhor para apresentar os dados não tem um que tem mais poder que o outro tá são todos equivalentes mas Veja como dá diferença no gráfico né Tá e isso mostra claramente que os indivíduos variavam muito então precisa mudar o nome das variáveis porque o wg0 não tá no gráfico o wg0 é o que eu usei para cov variar tá então ele não pode aparecer aqui né então

não faz sentido tá ele aparece aqui na análise tá bom eh tudo bem gente Vocês pegaram esse truque pegaram esse truque aqui da das medidas repetidas tá bom Eh e ó aqui no no teste de medidas repetidas eu posso aqui eu só tô vendo o efeito do tempo né Eh eu também posso ver grupo aqui dentro aí vai virar um ensaio Clínico tá bom porque um tipo de ensaio Clínico vai ficar um delineamento misto porque aqui eu só tô vendo o efeito do tempo se eu colocar por exemplo sexo das pessoas né ele vai colocar

mais um efeito aqui que é o efeito do sexo ó que dá significativo também o efeito do sexo dá Significativo aí o que o que que isso quer dizer que eu vou ter um gráfico do peso para homem e para mulher né e veja ó que a interação vamos ver se vocês estão comigo ó vamos ver se vocês estão comigo ó entre os tempos não tem diferença ao longo dos tempos não tem diferença né é aqui eu covari pelo basal não importa mas quando eu vejo a interação entre tempo e Sexo eh a não sumiu

a diferença também ô droga Achei que tinha deixa eu será que É por causa do basal acho que aí a diferença sumiu mesmo acho que é Ah é aqui aparece quando eu covar pelo basal quando eu covar pelo basal some todas as diferenças isso deve só fica a diferença de tempo eh Isso deve ser porque o n já tá pequeno Tá mas ó repara aqui ó o tempo e deu significante a interação do tempo com o sexo não deu tá Como você acha que vai ser a cara do gráfico Então imagina ó tem um gráfico

o eixo X é o tempo ô agora eu covari para tg0 Tá Certo Ô desculpa é verdade TG não é tg0 é wg0 desculpa wg0 isso obrigado wer wg0 tá aqui as diferenças todas sumiram provel ente porque o n já não é grande tá o n é pequeno Tá mas vamos supor aqui por exemplo a interação tá eu tenho um gráfico o eixo X é o tempo né o eixo Y é o WG que é o peso e aí eu vou ter agora duas linhas que são os homens e as mulheres né eu vou ter

a linha dos homens e e as mulheres tá eh então o o aqui não aparece diferença Então eu pararia aqui mas se eu quisesse ver o gráfico só para dar uma ideia ó aqui é o o gráfico só do tempo repare né que quando eu coloquei o sexo quando eu coloquei o sexo a diferença sumiu né quando eu olho só o tempo aparece a diferença mas quando eu coloquei o sexo parece que esse n não é grande o suficiente aí começa a dar problema ó olha aqui ó aqui o tempo não deu significante mas quando

eu olho o gráfico do tempo aparece diferença né De Novo É problema de tamanho de amostra amostra é muito pequena para um Tex um teste mais complexo tá então ó se eu se eu for fazer o gráfico do do sexo ó eu coloco aqui tempo e gender no estimated marginal means deixa eu ver se aqui fica melhor isso Ó aparece o gráfico do homem e da mulher tá vendo tá vendo que tem um momentinho ó no wg2 que não cruza homem com mulher ó vendo homem com mulher aqui não cruza né Se eu pedir o

po Rock da interação ó Tempo e gender o post de rock da interação ele vai me dar ó mais deixa eu tirar o do tempo ele vai comparar todos os tempos e todos os sexos né vai dar um monte de diferenças aqui aí você se você olhar você vai ver que aparece umas diferenças significativas tá vendo se eu pedir o Chef no lugar do tu que é o de medida repetida mesmo ó aparece umas diferenças significativas tá vendo ó aqui ao longo Do tempo ó aparece várias Med significativas né E aí a gente cai no

mesmo problema tá vendo ó aqui não dá diferença né Aí eu faço post rock começo a Achar umas diferenças faço gráfico Dá para ver que tem diferença que que eu faço né De novo isso é problema de cálculo de amostra né isso aqui se acontece isso não dá para justificar tá então aqui a gente vai fazer uma observação deixa eu abrir mais uma tela eh aqui a gente tem que fazer uma Observação ó essa aula é mais metodológica ela é mais chata sabe mas ela é útil para esclarecer algumas coisas aqui tem uma observação ó

se eu encontro diferença se eu encontro diferença significativa se eu encontro diferença significativa na a nova principal na an nova principal mas tenho Problema mas eu tenho problema no post rock ou no gráfico então se você tem diferença lá em cima na a nova deu diferença mas tem problema no grá ou no post rock que não bate aí vale a pena aqui fazer tipo coviar pelo basal ou comparar diferenças de média que é o que a gente fez antes vale a pena fazer Tá agora agora se eu não tenho não tenho difer na nova principal

na nova principal e se você não tem a diferença na nova principal mas tem diferença no gráfico no post Roque não assuma diferença então aí aqui vai ser I tá aqui vai ser I aqui é fraude Tá bom Então para você dar um meio que um gluglu a nova principal tem que tá D diferença Aí lá embaixo no post rock no gráfico pode dar problema porque você não tem poder do teste suficiente porque o n é pequeno tá então você tem a nova lá em cima se ela dá diferença dá para fazer alguma coisa para

apresentar a diferença embaixo no gráfico ou no post rock tá o contrário você não pode que é na nova lá em cima não dá diferença e embaixo dá aí você não pode fazer nada Aí você tem que falar que não tem diferença não tem jeito tá não tem jeito não tenta tapear é onde muito orientador quer tapear você tá Ah mas a nova lá em cima não deu diferença mas aí eu fiz o poste rock e apareceu e aí quer dizer que não tem diferença tá se sua amostra não tem poder para detectar as diferenças

menores Tá bom então eu vou reforar isso mais porque isso aqui é grave tá isso aqui é importante eu já vi fraude com base nisso isso é packing que Eles chamam tá isso é o tal do P hacking então Ó você tem lá a você tem três níveis né Você tem o resultado da a nova principal você tem o gráfico e o post rock tá quando a nova principal dá significativa quando a nova principal dá significativa né o o o gráfico tem problema deixa Até o gráfico tem problema e o post ro também né aqui

aí você pode tentar alguma correção né corrigir pelo basal ou análise da diferença de média tá isso é um caso quando quando a nova não dá significativo quando essa nova aqui em cima não é significativo não faça nada isso aqui é fraude tá se a nova em cima não der significativo você vai dizer que não tem Diferença não tem diferença acabou não fica procurando pelo tá porque aí dá ruim mesmo tá bom tudo bem gente vocês estão comigo vocês estão vivos estão comigo tá essa aula é mais chata mesmo tá bom tudo bem pegar essa

parte final aqui esse é o grande aprendizado dessa dessa primeira aula de LM tá a primeira aula de LM o grande objetivo dela é apresentar o efeito de interação né O que quer dizer um efeito de interação Tá e mostrar aquela análise gráfica mostrar que muitas vezes a análise gráfica não bate com teste estatístico mas isso só acontece quando você não tem cálculo de amostra né eh e aí o que que você faz né E aí tem duas saídas que são usadas né uma é cov variar pelo basal você vê que num caso funcionou no

caso do do WG funcionou né e comparar as diferenças entre as médias comparar o intervalo de confiança da diferença entre média e Verê se o zero Tá dentro do intervalo ou não se ele tiver fora do intervalo a diferença é de fato significativa E aí você atesta com o tamanho de efeito e se ela não eh se o zero tiver dentro não tem diferença estatística de verdade tá então esses dois são truques que você pode fazer para melhorar o resultado do da sua pesquisa e aí a parte final é se a nova principal dá diferença

dá para e o gráfico post rock não bate primeira coisa porque que não fez o cálculo de Amostra tem uma bronca mas depois vamos tentar corrigir tá agora se a nova principal não der diferença não faça nada diga que não tem diferença não tenta tapear porque é i tá é um ia mesmo tá bom gente a a aula que vem vai continuar nessa aula de glm eu vou mostrar mais truques né vou mostrar mais trues eh vou mostrar essa coisa da porcentagem aqui né da diferença de porcentagem do basal né que é um negócio legal

vou Falar também de estudos de superioridade inferioridade não inferioridade que é um negócio muito legal para pesquisa clínica né quem sabe da da pesquisa clínica a a Mariana né vou na próxima aula vou explicar isso aí tá Mariana da da questão da porcentagem eh e aí a gente vai ver e vou mostrar como escrever como escrever o artigo tipo um roteiro rápido de como bolar o seu artigo tá baseado na construção que a gente fez até hoje da variável Dependente independente dicas para você escrever a introdução e a discussão dos seus os seus artigos porque

os resultados já estão mais ou menos encaminhados aqui tá e de novo gente de novo quer evitar esses problemas cálculo de amostra é é alegria velho alegria você vai ter mais trabalho vai coletar um n maior às vezes mas se você conseguir GG Total Se você não conseguir você vai ter que aprender as estratégias das ruas né E essas são Eh estratégias úteis que são usados esses dois truques só são válidos comparando tempo e não interação não são válidos em qualquer situação não tempo grupo tempo e interação Vale tá A ideia é tentar tenta tá

tenta e de novo gente não vai parecer se você apresentar os dados assim explicar No método nos resultados apresentar bonitinho não parece um gluglu tá parece que de fato E aí você vai colocar que é uma limitação da sua pesquisa que você não fez cálculo De amostra né E vai citar lá o policial do do pica-pau né eu esqueci o nome dele nem sei se tem nome né policial do pica-pau se a se a polícia tivesse sido chamada nada disso teria acontecido não é verdade né Eh vai vai fazer essa citação tá ã coloque isso

na nas limitações da sua pesquisa Mas isso é honesto dá para ser feito você não vai ser recriminado nem nada disso tá bom tudo bem gente então ó estamos avançando nas discussões da pós-graduação né Eh isso luí é por aí mesmo tá então a gente tá aprendendo agora os truques das ruas né Vocês estão aprendendo as coisas básicas que é o que a gente viu na graduação e agora a gente tá fazendo fazendo ampliações disso tá para PR pra vida em sociedade a vida da ciência nas ruas tá eh se vocês começarem a reparar vocês

vão ver vários artigos que usam essas coisas tá provavelmente os pesquisadores não entendem isso tanto quanto deveriam mas esse é o caminho do Bandido mal mesmo tá bom gente então Eh nos vemos na próxima aula daqui a dois dias em que vamos continuar nessa discussão metodológica das coisas tá então Letícia você pode pode usar a medida basal pode usar o 100% são razoavelmente equivalentes tá são razoavelmente equivalentes eh mas veja que é tudo isso decorre da falta de cálculo de amostra né então batemos de novo na mesma tecla tá bom gente eh então a gente

se vê daqui a dois dias Obrigado pela atenção e paciência de todos e até lá tchau