Comparação de duas médias - parte 2

muito bem a operacionalidade do teste t é em tudo similar igual Idêntica do teste Z eu tenho que fazer para obter o z esse tipo de conta para obter o teste t o que muda é que eu não tenho o desvio padrão populacional eu tenho amostral do meu grupo amostrado Portanto o teste t sai diretamente desta conta muito similar ao que a gente fez na aula passada tá bom é a mesma a mesma ideia quantos quantos erros padrão da média se afasta a média uma da outra aqui ainda estou usando uma média conhecida mas isso

vai desaparecer agora Oi diga Gu Professor nesse exemplo do teste o anterior eu tinha dois grupos certo Qual o desvio padrão eu usaria a composição composição isso eu preciso jogar com os dois desvios padrão como eu componho isso uma forminha que eu mostrar agora Nós já mostramos na última aula como é que eu componho eu acanho no erro para na média tá certo das di da diferença das médias o epmd Então nós vamos repetir isso agora tá bom muito bem como todo tipo de teste existe uma tabela por trás na verdade existe a função e

da função calculo áreas de probabilidade diga Pedro não onde que fica o grau de liberdade ele vai entrar na tabela na curva naele t igual a Não Aqui está dizendo aqui não não tem aqui não entra aqui aqui é a distância em erros pão da média de uma média da outra o t a o grau de liberdade entra na curva o grau de liberdade modifica a função isso aqui é a distância desta média desta média balizada pelo erro padrão da média o erro padrão da média é o des padrão sobre a de n o n

tá aqui de certa maneira a amostra tá aqui dentro um n muito grande faz com que este erro padrão seja pequeno concorda um erro um um n muito diminuto faz com que o erro padrão na média seja grande ou maior então não tá escrito grau de liberdade aqui mas está em certa medida explícito implícito quer dizer a ideia de tamanho de amostra mas os graus de liberdade entram naqu função matemática que ficou lá atrás aquele aquela grande obra de arte lá que eu falei lembra disso ou não lembra daquela forma com função Gama o grau

deidade tá ali é lá que eu coloco e eu Gero uma tabela de probabilidades que eu chamo de tabela T agora foi calculado a partir daquela fórmula Tá certo nós não faremos isso na mão não faremos com tabela mas a tabela mostra para vocês uma conjunto de probabilidades de regiões da da curva T como ela varia tá bom oi aí você tem dois grupos de um dele se calcula Méia calcula mé desv padrão dos dois né dos dos dois grupos eu calculo média desvio o padrão oão ali ali eu fiz eu fiz apenas é o

t de uma amostra só é para mostrar a correspondência com a z eu vou entrar no t de duas amostras Daqui um pouquinho tá Aquilo é para mostrar para vocês que um paralelismo entre o teste Z e o teste t o teste t é uma uma imitação do Z aprimorado para a questão dos graus de liberdade Mas nós não vamos meer com uma amostra vamos meer com duas a média seria uma média conhecida por exemplo se eu disser para você eu gostaria que a média de glicemia fosse 80 do meu grupo de diabéticos eu vou

começar a tratar um grupo de diabéticos eu posso pô uma média alvo uma média um target né na minha média ó eu preciso fazer controle do meu ambulatório de de diabéticos e quero que a média do grupo seja 85 no controle então eu estabeleci uma média teórica aí eu começo a tratar os pacientes faço uma coleta de sangue nos meus meus pacientes e faço uma média e comparo para ver se eles estão próximos ou não Da do objetivo de tratamento aí eu estabeleci uma média teórica é um Então esse chama um teste t de uma

amostra tá bom ok a tabela T tem esta cara tá certo no caso aqui o que nos interessa conhecer rapidamente é eu estabeleço o alfa o alfa é a probabilidade e os e os graus de liberdade estão aqui então para 10 graus de liberdade e para 2,5 de cauda né a cauda está aqui mostrada Eu tenho um valor de T de 2,22 é assim que a gente faz na mão e fazia na mão então até a turma 97 nós fazíamos esse tipo de exercício apenas calculado em Lápis e Papel hoje com minitab a gente consegue

fazer isso muito mais facilmente vocês vão ver na aula prática que os laudos geram o valor de p de maneira simples tá então a tabela T era jeito antigo da gente fazer é possível fazer ainda não é uma conta difícil essa são contas fáceis de serem feitas tá muito bem vamos então passar pro interesse agora da aula que é operacionalizar o teste t para duas amostras duas amostras Independentes quer dizer o que duas amostras Independentes os dois grupos de pacientes são diferentes eu pego aqui o grupo de alunos da esquerda e da direita faço uma

medida de altura comparo as médias e então eu quero saber se a turma a tem média diferente da turma B em termos de altura Tá certo exer que vocês podem fazer a qualquer momento daqui pra frente podem Comparar as turmas né sugestão de fica para vocês aí do Iago que a gente faça um trabalho da turma 99 já que a centésima tá toda parametrizada né estamos medindo a centésima em todos os sentidos vamos medir a 99 também vamos conhecer a 99 melhor Ok então agora com esse tipo de situação aí tava o Guilherme né que

me perguntou como é que eu calculo o t para duas amostras eu eu não vou lançar mais mão de um apenas erro padrão da Média eu vou compor a diferença num erro padrão da diferença das médias o epmd Então vou comparar um grupo A contra um Grupo B em termos de distância um do outro em erros padrão das diferença das médias tá bom tá aqui aquela Eu já mostrei esse quadrinho anteriormente para o z é a mesma situação de novo apenas que o desvio padrão pode ser diferente igual se os desvíos padrão forem diferentes Eu

uso esse tipo de de conta que nada mais é do que a variância sobre o tamanho da amostra mais a outra variância sobre o tamanho da amostra raiz quadrada do resultado no caso delas serem iguais eu preciso obter uma conjugada uma variância única essa variância apenas é a média ponderada das duas variances Tá bom então como é que a gente vai calcular isso vamos lá a variancia conjugada vai aparecer daqui um pouquinho antes porém resta dizer assim como é que eu sei que as variâncias são iguais ou são diferentes sempre que houver uma pergunta dessa

natureza para vocês a variância do grupo A é igual a variância do grupo B ou será diferente de vocês têm que pensar num teste de hipóteses se eu falo assim a média de altura da turma A é igual a média de altura da turma B dado que eu fiz uma pergunta para vocês dessa natureza é possível respondê-la como com um teste de hipóteses não é mais uma questão de opinião eu posso medir posso obter a média e posso comparar fazendo um teste estatístico então De hoje em diante vocês têm Se alguém perguntar para vocês alguma

coisa dessa natureza vocês respond tem que fazer um teste de hipóteses Tá certo ou não vocês vão responder sempre assim não será é uma possibilidade Então vamos ver vocês T que automatizar isso pelo menos aqui no curso Ao serem perguntados se algo é diferente do ou igual a alguma outra coisa tem que pintar a ideia de teste de hipóteses Tá bom então bora Oi desculpa não entendi a importância de ser igual ou diferente porque pelo que parece da equação quando elas são iguais só colocou em evidência não foi isso a equação é a mesma só

que eu tenho uma média ponderada das da variância e não mais ela não entra com valor cheio na equação de na na fórmula de cima eu estou entrando com o valor cheio da de cada variância Eu entro com a variância e com n aqui e aí comp somo nesse caso eu vou conjugá-lo nessa formulação aqui ó eu vou fazer uma média ponderada portanto se um grupo tem mais tem mais a indíos na ponderação ele é mais forte né quando eu fizer a ponderação das duas variâncias um grupo que tem mais indivíduos ele joga força mais

para aquela direção mas eu tenho que demonstrar se elas são iguais ou diferentes com o teste F que nós vamos mostrar o até chefe Daqui um pouquinho tá Oi a questão do d da outra do outro slide então assim é a a barreira da calda é isso no outro eu volto mais só para esse aí esse T ele é O o aquele final de gráfico é isso não o t é toda aquela linha o t é no caso vou calcular a distância entre deles em que ponto vai parar a distância entre uma média e outra

uma das médias eu coloco no centro eu vou chamar de zero uma média vai ser Central quanto que ele se afasta da outra média então sempre eu eu vou ter uma um gráfico ou uma uma curva em que o centro é uma delas uma das dos grupos o outro eu calculo quanto está distante e nesse afastamento que eu vou verificar se ele tá dentro da região de variação daquela da Média da primeira que eu tô usando de referência ou se tá longe tá fora então esse T é a distância em erros padrão da Média tá

bom o t é uma distância ó essa diferença aqui em erros pão da Média compreendeu é a distância das duas médias em erro padrão da Média Tá bom então assim a ponderação a a variância conjugada é fruto desta desse cálculo de uma média ponderada Então nada mais é do que a variância do grupo A vezes n-1 elementos indivíduos deste grupo mais a variância do grupo B vezes n - 1 indivíduos daquele grupo somado pelo por todos os indivíduos menos um em cada em cada grupo média ponderada vocês entendem o que significa não né então o

peso da prova da primeira prova de vocês que será depois da de depois da semana da da páscoa é peso qu e a segunda prova tem peso seis e vale a média ponderada no final Você sabem fazer essa conta de média ponderada fizeram Fuvest né não tem ponderado lá também tem né então digo na nota da Fuvest tem uma uma formul leta para vocês saberem Qual foi a média né Então tá bom aí tá o grau de liberdade sim é o n men1 isso que eu falei o n o tamanho da amostra menos 1 para

cada grupo de li graus de liberdade perfeito vamos lá se as duas variâncias se os dois grupos forem iguais evidentemente Basta fazer a média aritmética dos dois das duas variâncias tá bom se os tamanhos da amostra de do grupo A e do grupo B dos dois grupos forem iguais Basta fazer a média aritmética isso aqui não é para vocês se preocuparem de fato é para mostrar como é que é o processo Porque dentro do computador isso é feito dessa maneira por que é importante valorizar esse Esse aspecto no no decorrer da solução de um teste

t vocês terão que fazer o teste F antes então Dada uma situação de análise em que vocês montam um teste de hipóteses que leva a um teste t antes de fazer o teste t tem que fazer o teste f e o teste F uma vez feito definirá se as varian são iguais ou diferentes se forem iguais lá no menu na janela do teste t aparecerá um quadrinho dizendo assume equal variances eu tenho que optar ativamente para pela igualdade ou diferença das varias por ISO importante fazer o teste t antes então na janela do teste t

aparecerá essa a opção um um dos dos quadradinhos de opção é assumir variâncias iguais se não clicar lá o programa o software vai para um algoritmo de variâncias diferentes teste F teste F antes fal T testeando não na janela do T aparece assumir variancias iguais na janela do T aparece variancias iguais eu tenho que assumir isso no test t por isso tem que fazer o teste F antes tá bom ok muito bem vamos mostrar aqui um teste t student primeiramente sem fazer o teste F tá eu fiz o teste F antes e sei que elas

variâncias são iguais Então nós vamos pegar um anorexígeno que é o medicamento para tirar a fome e ajuda a emagrecer e eu quero para um 1% de de nível de significância verificar se a perda usando dois tipos diferentes de medicamentos é diferente perda de peso é diferente em dois grupos que foram estudados um tomando um medicamento a e o outro tomando medicamento b então tá aqui seis pacientes no grupo a sete pacientes no grupo B vocês olham pras perdas de peso e já tem uma noção de quê De que parece que o anorexígeno B funciona

de modo mais eficiente para a perda de peso tá o grupo aqui perde mais peso do que aqui é suficiente isso tá bom para vocês vamos vamos descartar o a não nós temos que testar isso estatisticamente tá nós temos que verificar isso metodológico com método estatístico Então vamos lá não temos informações sobre esse tipo de fenômeno não conheço o desil padrão populacional para perda de peso porque perder peso não faz parte da natureza quando começo a perder peso é um problema patológico né uma então não tem isso na natureza se nós colocarmos a representação dos

dois dois grupos aqui eu vericar montando uma curva né que o Quem tomou anorexo B tem esta distribuição Será que a média desse grupo aqui que tomou o medicamento b n aqui é o medicamento B desculpa aqui é o medicamento a Será que a média entre eles é diferente será que a média de perda de peso do grupo eh do grupo B e do grupo A é diferente vejam que eu montei só uma curva D uma noção de como eles se interpenetram na distribuição temos que testar de qualquer forma mesmo graficamente ainda resta perguntar se

as médias estão suficientemente afastadas uma da outra aqui as duas curvas agora plotadas com a sua interpenetração só pra gente ver ó as médias de perda de peso estão aqui o grupo A perde dois kg em média e o grupo B 6 kg em média depois de um mês de de tratamento Então temos que temos que rodar o teste meu teste de hipóteses por enquanto começa apenas como de igual diferente tá portanto é um teste bicaudal e aqui temamos as variâncias anotadas as perdas de de peso médias o tamanho dos grupos portanto eu quero testar

preciso testar antes se as variâncias são iguais ou diferentes aqui nós vamos decidir que elas são iguais tá rodando o teste F que eu não mostrei ainda e vou mostrar depois num outro exemplo nós verificamos que elas são iguais portanto eu vou calcular o meu teste agora T usando o erro padrão da Média com a variância conjugada uma vez calculada a variância conjugada que tem esta formulação eu obtenho a variância de 1,135 porque elas são iguais estatisticamente as variancias ten que conjug numa só calculamos agora o t que é uma média contra a outra de

perda de peso sobre o epmd que foi calculado aqui e obtemos como valor de T 6,6 aqui que importa agora a gente parar e pensar o que quer dizer esse t = 6,6 a distância da média de PDA de peso do grupo A e do Grupo B em erros padrão da Média tá então nós temos 6,6 erros padrão da Média entre as duas médias isso é é muito ou é pouco na visão de vocês é Aparentemente o que que é muito né será como é que eu decido agora só porque é muito não eu tenho

que verificar de acordo com os graus de liberdade qual é a porteira que divide o que está perto e o que está longe e esta Porteira eu tiro da tabela t tá certo e na tabela T Este valor é é igual a 11 para um Alfa bicaudal de 1% lembram disso não Então olha que interessante eu tenho 11 gra de liberdade né um Alfa de 1% e portanto para 11 graus de liberdade eu tenho este valor de 3,11 não 11 3,11 então se vocês vão no minitab no gra probabil vocês obtêm lá no na curva

t para % de cauda este valor de Porteira quanto que era o valor de T calculado de distância seis onde é que vai onde é que tá o seis aqui tá aqui né tá lá longe tirou passou da da figura não passou então El ele caiu aonde ele caiu longe ou perto da uma média da outra caiu longe caiu a média a média referência tá aqui do 2 kg né e a média de 6 kg de perda tá aqui então estamos a seis err Méia de distância portanto Qual é a minha decisão Eles são diferentes

di a perda de peso é diferente nos dois grupos e portanto os medicamentos trabalham de maneira distinta já consigo definir quem é que é mais e quem que é menos consigo dizer quem é mais e quem é menos aqui quem é o melhor quem é o anxo que faz mais efeito é o b naturalmente dizer isso já né mesmo usando um teste de bicaudal depois que eu faço as contas naturalmente aparece a definição para mim por isso muitas vezes fazer o teste bicaudal é mais interessante porque ele é mais rigoroso porque ele divide o alfa

divide n significância em duas nas duas pontas então fica mais ainda apertada a decisão mas mesmo assim ó Estou bastante confortável para afirmar que o anorexo B funciona diferente do do a e que o b leva a emagrecimento maior no mesmo tempo de tratamento tá bom ok na tabela isso fica dessa maneira né o alfa dividido ao meio na cauda é 0% para 11º de liberdade eu tenho no encontro das duas o valor de T não será necessário operacionalizar desta forma apenas a gente mostra que é importante entender como era feito antes e caso acabe

a luz um dia nós tenhamos uma Um Apagão de definitivo ainda poderemos fazer estatística na mão tá bom sem computador como vai sobrar tempo né não vai ter mais o Facebook a gente vaier fazer muita coisa à mão daí pra frente tá bom ok falando em Facebook ontem Surgiu uma ideia conversando com os monitores eu gostaria de apresentar os monitores posso não da turma que está aqui agora da turma b então tem o FIPE Felipe levanta por favor Felipe terceiro ano né Tero ano vai ser nosso monitor agradeço Felipe o Iago que também tá lá

em cima pode levantar Iago por favor Iago terceiro ano também nosso monitor a Fátima não desculpa Fátima mãe desculpa Juliana Juliana por favor levante-se da nossa turma tem faltando alguém não tá a ja a ja não tá aqui né Então tá bom Mas qual obrigado vocês três pelo apoio os monitores vão nos ajudar na aula prática e também tem dado ideias pra gente tentar aproximar O Discurso com vocês Tá bom então o que vocês quiserem falar e tiverem vergonha de falar conosco os professores falem com os monitores que a gente vai ouvi-los atentamente tentar aprimorar

a nossa comunicação com vocês bom ontem conversando com eles né surgiu a ideia de nós eh trabalharmos com a 99 a 99 tem um Facebook próprio não tem Se quiserem usar coisas da disciplina via cislau linkado no Facebook da turma de vocês aí tem um jeito que vocês parece que sabem como operar fazer um link trazer coisas para dentro do Facebook também fazer uma conexão tá bom E aí vocês então conversa com os monitores como fazer isso aí para criar um grupo uma dinâmica de grupo de dúvidas também que foi o caso ou de eh

de relacionamento com os monitores mais facilitados se for necessário tá bom o cislau também funciona nessa direção não é isso mas tem um canal a mais a gente quer usar todas as possibilidades de contato com vocês Oi tem que ser aprimorado aí já tem que ser aprimorado mas nós já temos a conexão tem lá o ícone do dois do Twitter e do Facebook joia Então como o nosso nosso valor de T está bastante longe da um do valor de decisão 3,1 a gente rejeita a igualdade e aceita as diferenças aqui graficamente eu tenho uma outra

demonstração no box plot que é uma figura que eu acho interessante para representar graficamente a diferença das médias né E aí vamos para uma segunda situação suponha o seginte seguinte nós temos aqui o nosso esse exercício aqui é em polegadas vou avisando agora tá aí não é não são crianças de 4 anos de idade não são recém-nascidos então nós queremos saber se duas populações de recém-nascidos mostram diferenças e de sua altura ao Nascimento com Alfa com significância 5% Então tá aqui os resultados né a variância de cada grupo as médias de altura de cada grupo

e o tamanho de cada um dos grupos então nós temos aqui calcular o epmd temos que como os grupos são iguais né Eu posso fazer a conta facilmente e aí nós temos que será que existe diferença entre os dois já posso obter na tabela com 18 gra Liberdade o valor para 5% 2,5 para cada lado 2,1 é o ponto de corte então Resta fazer agora já calculamos oor é menor que o TC portanto as alturas são iguais a operação é muito simples o teste t é bastante rápida mesmo na mão é um teste simples de

fazer no minitab vai ser rapidíssimo a não ser pelo fato da gente ter que fazer o teste F antes tá então vamos mostrar o tal do teste F né porque já falamos tanto dele agora vamos mostrar como ele funciona o teste F foi desenvolvido para verificar a diferença de duas variâncias e como é que seu operacionaliza o teste F foi o Fisher Como eu disse que desenvolveu e o fiser propõe o seguinte Dividindo uma variância pela outra eu tenho um valor que tem uma correspondência numa outra distribuição chamada F numa outra função de distribuição chamada

F então se eu pegar a maior variância pela menor variância eu tenho uma outra esta razão gera um valor e este este valor ele se distribui numa outra função chamada função f que é uma eh positiva porque ela são aqui são valores sempre positivos né variância ao quadrado sempre é positivo portanto a função é positiva então para fazer esse teste eu pego a maior variância divido pela Menor variância Vou obter um valor de F E vou jogar numa tabela também no caso do mini Tab eu não preciso jogar em tabela eu entro no menu stat

e descriptive como que a chama Basic statistics e do Basic estatístico tem lá two variances ele compara duas variancias e gera dois testes o teste f e o teste de Levine nós vamos usar o teste f porque estamos trabalhando com variáveis quantitativas contínuas que para para as quais a gente pressupõe distribuição normal em cima tem os graus de liberdade desse grupo e embaixo do numerador e denominador tá então o f será sempre maior que 1 nesse tipo de conta porque nós vamos colocar maior em cima e a menor embaixo então o teste F nada mais

é uma comparação de variâncias e Aqui nós temos então eh a mesma lógica de toda teste de hipóteses Ou eu aceito h0 aceito a igualdade ou eu rejeito h0 rejeito a igualdade tá então tudo sempre será nesta tônica não há muita diferença daqui paraa frente aqui existe na verdade uma família de curvas as curvas F para cada graus de liberdade vocês já devem supor quando eu vario o grau de liberdade eu vario a curva F também portanto aqui seria uma família de de curvas a tabela é gigantesca tá porque eu tenho graus de liberdade aqui

do denominador e do numerador Portanto tem que ter um páginas e páginas de tabelas Ainda bem que a gente não usa mais tabela e é possível fazer isso diretamente calcular o p diretamente do do minitab tá muito bem então vamos em frente vamos fazer um exercício agora calculando eh o F vamos comparar a variância de creatinina em dois grupos de pacientes com Alfa de 5% então meu critério nível de significância o alfa é 5% a no grupo A 0784 e no grupo B 1.520 para um n de 6 e 7 indivíduos em cada grupo nós

temos aqui podemos já diretamente ver fazer o teste F ver se as varias são iguais ou diferentes então 1,5 a maior em cima 1,52 sobre 07 dá 1,939 para 7 graus de liberdade no numerador e 6 gra de liberdade de denominador muito bom quando eu vou na tabela F eu verifico que o f que faz a barreira para um Alfa de 5% é 4,95 portanto esse valor está entre 0 e 495 portanto eu faço o quê são iguais ou diferentes as variâncias iguais perfeito Então as variancias são iguais devo rodar então que tipo de fórmula

variância conjugada vamos conjugar então depois a gente no outro estudo a gente avaliou dois hipnóticos eh desejamos testar se há variação entre os grupos testados com Alfa de 5% temos aqui o valor da média de Horas de Sono de cada grupo e com as suas variâncias e com oito indivíduos em cada grupo temos que fazer o teste F maior variância sobre a menor 1 14 para esses graus para o para 7 graus de liberdade em cada posição né Nós temos que o f calculado 3,7 esse aqui está entre 0 e 3,7 variâncias iguais ou diferentes

variâncias iguais ão em frente calculemos agora se há diferença de número de Horas de Sono a média do grupo a menos a Méia do grupo B preciso calcular o erro P Méia das Diferenças E para isso a variância conjugada fazendo a conjugação das variâncias obtenho 0,828 variância conjugada aplicando no epmd o nosso pmd é de 0,432 e finalmente calculamos o t de 1,157 vocês que já estão agora se habituando com as grandezas né esse número 1,157 é grande ou pequeno tá dentro da da variação da Média ou tá longe tá dentro Então você já sabe

que com 14º de liberdade na tabela T eu vou ter um corte de 2,1 portanto nós não rejeitamos h0 Nós aceitamos a igualdade tá legal é fácil de fazer na mão tô só mostrando o que é possível fazer na mão e o conceito surge de maneira bem clara para nós tá muito bem existe um outro tipo de teste t que é para um desenho um pouco diferente na verdade antes nós estamos trabalhando com dois grupos Independentes eu sorteava um grupo de pacientes dava um medicamento sorteava outro grupo de pacientes e dava outro medicamento aqui nesse

caso nós teremos apenas um grupo de pessoas que serão amostradas no mesmo momento e e Nós faremos uma Medida no no momento da coleta por exemplo faremos um tratamento e depois faremos uma outra medida então o paciente é controle dele mesmo o paciente será eh verificado a diferença entre dois momentos no mesmo paciente esse tipo de desenho é muito interessante porque nos dá uma possibilidade de controlar algumas variações populacionais Ou seja quando eu amostro esse lado de cada turma da classe e amostro este aqui eu posso ter diferenças de constituição que interferem Constituição de que

natureza sexo e alguns hábitos Tá certo morbidades comorbidades então quando eu faço sorteios Eu também estou sujeito a uma certa composição heterogênea entre os grupos se eu pego o mesmo paciente e faço a medida nele duas vezes eu estou fazendo uma um controle do paciente contra ele mesmo então a diferença que me interessa agora não é entre grupos mas é entre dois momentos no mesmo paciente Isso se chama dados pareados porque o paciente faz par com ele mesmo em dois em dois instantes distintos né Isso também vale para topografias diferentes o caso aqui emblemático é

o da oftalmologia se um paciente apresenta a mesma doença nos dois olhos eu posso aplicar um tratamento diferente no olho esquerdo e um no olho direito Então nesse caso é o mesmo paciente sofrendo a mesma doença Digamos que ele tenha uma uma síndrome oftalmológica qualquer que dá uma irritação uma conjuntivite bilateral por um processo autoimune e eu vou usar uma pomada no olho direito e uma outra pomada no olho esquerdo que tem uma ação tópica portanto não ação sistêmica não dá para usar um medicamento oral ou injetável porque senão o efeito vai ser sistêmico mas

considerando topicamente a aplicação de duas pomadas diferentes e o paciente tem o mesmo sintoma a conjuntivite o mesmo processo NS dois olhos eu posso comparar as duas pomadas no mesmo paciente não preciso ter dois grupos de paciente tendo um grupo eu consigo observar o efeito Então vai levar tantos dias para melhorar no no olho direito e tantos outros dias no olho esquerdo isso em si dá uma diferença e essa diferença é na mesma pessoa portanto é um estudo pareado é um teste T parado que tem uma outra forma de operar é mais simples ainda de

fazer mais rápido aqui é o o caso típico do tempo né o desempenho do tratamento então um grupo pacientes é observado antes de começar o tratamento ele chega no meu consultório e nós fazemos lá 10 pacientes V tomar Sinvastatina quando ele chega eu faço a medida de colesterol antes de dar a Sinvastatina tava com 250 damos Aim vastatina 3 meses depois medimos o colesterol ele foi para 195 o outro paciente eu faço a mesma coisa antes de tratar e depois de tratar desta maneira eu calculo a diferença de cada paciente para ele mesmo e aí

eu vou obter uma média das diferenças entre desses pacientes e é isso que me interessa ir pra frente Será que houve mudança significativa a média cai mesmo da colesterol quando doce em vastatina então é um desenho bastante elegante e apropriado para muitas e muitas situações em medicina tá bom o paciente é controle dele mesmo muito bem como eu disse a diferença que nos interessa entre em cada paciente entre as duas medidas do antes e depois que nós vamos chamar então de D Barra a diferença média calculada e o e haverá portanto um desvio padrão desta

diferença média Ok o o teste de hipótese se limita à média das Diferenças ser igual a zero ou seja quando o tratamento não tem nenhuma nenhuma nenhum Impacto nenhuma Ah não promove nenhum benefício o paciente entra com 230 e sai com 230 depois do tratamento de colesterol Então seria zero idealmente Lógico que não vai ser zero Mas qualquer valor que varie em torno do início dá uma média de diferenças muito baixa e portanto o teste de hipóteses é simples assim Ok o teste t se reduz a verificar este esta conta a média das Diferenças sobre

o epmd com n- 1 graus de liberdade que nada mais é do que o número de pacientes menos 1 porque eu calculei a média eu perdi uma liberdade tá certo tabela tud tá valendo é o mesmo é a mesma distribuição Então vamos lá fazemos um um exercício direto pra gente Verificar como é que calcula tudo isso de novo hipnótico aplicado para verificar se em média os pacientes dormem mais depois da gente ter esse aumenta o número de Horas de Sono depois de aplicado esse hipnótico constitui-se um grupo de pacientes eh adotamos o nível de significância

de 5% como critério o alfa e aqui está Eu tenho o tratamento padrão versus o tratamento novo aqui nós temos aqui é chá de camomila e aqui é benzo de azepic tá certo o paciente dormia a 8 horas 8,2 horas por noite tomando chá de camomila e passou a dormir 8,6 gerando uma diferença Positiva em número de Horas de 0,4 e daí pra frente cada paciente anotado como era antes como ficou depois da droga do uso da do medicamento as diferenças estão aqui ó e a média das Diferenças deu 0,433 Horas de Sono a mais

quase meia hora de sono a mais será que é significativo Será que essa diferença não é parecida com zero será que 0,4 não é parecido com zero estatisticamente a pergunta é esta aqui Então testamos temos a média de Horas de Sono temos o desir o padrão desta média quer dizer que como é que faz o padrão é a média não cada medida menos a média ao quadrado mais a outra medida menos a média ao quadrado soma sobre n n - 1 raiz quadrada de isso dá o desvio padrão o epmd é o desvio padrão sobre

raiz do do tamanho da amostra 9 então nós temos o epmd de 09 o teste t portanto nada mais é do que a média sobre ipmd 4,81 vocês é um número grande ou pequeno para 8 graus de liberdade tá escrito aqui ó esse aqui para para 8 g de liberdade 5% bicaudal 2,5 em cada calda Eu tenho dois e TR de ponto de crítico ponto de barreira o quatro está para lá longe ou está para cá perto da média do zero longe portanto minha conclusão é este hipnótico gera uma um número de Horas de Sono

diferente né portanto rejeito que seja igual e já sei que é maior Tá certo automaticamente eu percebo que o hipnótico faz um efeito de aumentar quase meia hora em média as Horas de Sono do paciente tá bom posso representar graficamente o teste t pareado que é interess a média zer seria a média da Igualdade né não há diferença de acréscimo ou de diminuição de qualquer valor contin continu igual antes e depois e aqui está a distribuição dos valores que foram amostrados nos no pacientes outra maneira de fazer isso é num boxplot deitado né em que

eu tenho aqui a média zero e aqui a variação dos pacientes que eu amostrei tá bom gente o que eu tinha para mostrar hoje é isso nós vamos fazer exercício na sala bases 15 minutos pra gente descansar um pouco e nos nos vemos lá daqui um pouquinho obrigado