o Olá vamos hoje então para a última aula do curso de métodos extrativos é importante vocês lembrarem que até a penúltima aula nós vamos aplicar Mais especificamente para esta disciplina os conceitos e em termos assim específicos para segunda prova que já está chegando esta aula será uma aula mais demonstrativa para vocês terem noção de amostragem o último tópico fica amostragem que de certa maneira ele revisa todos os conteúdos anteriores para fazer amostragem e o cálculo tamanho da amostra mais especialmente nós temos que considerar tudo o que aprendemos antes durante o curso Então a ideia de
deixar como última aula amostragem é justamente para rever aspectos anteriores Oi e para que vocês tenham lembrem no futuro Quando forem calcular tamanho de amostra de que é preciso saber tudo do projeto antes e não se calcula a mostra sim determinadas variáveis que serão estudadas as diferenças esperados essas variáveis e que técnicas estatísticas serão usadas por isso que não protocolo de pesquisa é fundamental prever análise estatística quando você submeter em projeto de pesquisa para os comitês de ética em pesquisa você se não colocar em análise estatística vai retornar para vocês dizerem Qual é a técnica
que será usada tá então quando se começa um projeto deve-se saber já Quais são as variáveis de Quais são as medidas a serem feitas e qual está acho que vai ser rodada para verificar diferenças entre essas variáveis e entre os grupos que serão constituídos tudo bem aqui então vamos fazer uma pequena é uma pequena abordagem do que chega do que é fazer pesquisa no final das contas O que é fazer pesquisa fazer uma pesquisa resolver um problema resolver ou responder uma pergunta uma pergunta que tem que ser bem objectiva da e não se começa a
fazer no pesquisa coletando dados você começa com qual objetivo de fazer aquela pesquisa isso é esquecido por muitos e muitos dos nossos colegas pesquisadores não raro nós somos Procurados para fazermos análises estatísticas e a pessoa não sabe qual é a pergunta que ela quer responder ela chega uma planilha e pede pra gente fazer nas estatísticas eu te pergunto o que você quer analisar se você quer ver qual a diferença Ou você quer saber qual a relação de que variáveis com que variáveis é a pessoal é para você falar tinha que saber isso tem que saber
isso o objetivo de uma pesquisa é responder uma pergunta ou algumas perguntas portanto uma pesquisa começa pela proposição da pergunta É formulada nos objetivos o subjetivo Sujinho da sua prática da sua lida diária com o fenômeno você quer estudar o que você está Já estudando nós temos que formular as hipóteses as perguntas a pergunta o as perguntas vão gerar um tipo de hipótese hipótese de igualdade diferença como vocês viram aqui que é o jeito de trabalhar mais frequentemente na solução estatística a hipótese nula a hipótese de igualdade sem formular hipóteses eu não resolvo a pergunta
e tem que saber o que se contrapõe à que e a e o centro da minha referência é a igualdade partimos da Igualdade para verificar a diferença mas a igualdade tá na hipótese nula h0 bom então vamos ver estamos aqui um exemplo vamos vamos trabalhar um exemplo hipotético hoje muito menos preocupados com a análise matemática estatística e muito mais com a indicação do teste por isso vamos fazer a moda aqui de uma revisão do que o nosso fizemos o tempo todo nesta nesta disciplina o nosso objetivo é verificar se o estilo de vida sedentário está
associado a ocorrência de proteinúria em diabéticos Então veja que a minha pergunta é bem direta nesse momento em diabéticos que é o grupo a população que eu quero cidades são os diabéticos a medida de proteinúria que é uma a perda de proteína pela urina ou seja a proteína sendo perdida pela filtração glomerular E se eu tenho algum alguma associação disto da Prefeitura em diabéticos com a vida sedentária quando eu falo em vida sedentária Eu já imagino dois grupos que grupos Eu imagino quem faz atividade física e quem não faz atividade física Então veja aqui no
objetivo numa frase eu quase desenhei completamente o estudo Eu vou ter que pegar então dois grupos de diabéticos os dois são diabéticos dois grupos um grupo faz exercício físico outro grupo não faz nesse difícil acidentário Então veja que não objetivo eu fiz a pergunta e praticamente desenho eu estudo e agora a hipótese nula é a proteinúria é similar nos dois grupos se você já eu não sei se mede ainda mas eu tô dizendo genericamente a hipótese nula a hipótese mulher à proteinúria é similar nos dois grupos ou a proteinúria maior alternativamente em diabéticos sedentários porque
o meu foco já tá perguntando o sedentário ter mais proteína ele Então esse teste já vai surgir aqui uma hipótese um teste de hipóteses monocaudal Ah tá certo tá vendo que estou só nas palavras por enquanto eu objetivo Ei escrevi uma frase que a minha pergunta onde definiu o tipo de tudo que eu vou fazer que a comparação de dois grupos Qual é a população e qual é o teste de hipótese já é monocaudal o que eu quero saber se é maior a proteína um diabético já começa então tá pronto falta agora ver como é
que a o tipo da variável proteína por enquanto eu não sei como é que ela porque vamos lá como é que pode ser a proteinúria eu posso medir proteinúria de muitas maneiras eu posso fazer lá quantitativa continua se eu fizer uma dosagem de gramas por litro eu posso pegar uma amostra de urina por exemplo de 24 horas para sempre coleta 24 horas urina homogêneo ISO pega um um pedaço uma alíquota e rodo uma dosagem quantitativa de proteína na urina bom então isso aqui ela pode ser quantitativa continua mas ela pode ser também uma proteínuria medida
em uma escala uma escala de intensidade eu posso pegar por exemplo uma uma fita dessas que mudam de cor né que análise à urina moro na Lina do paciente e vou lá ter uma cruz e proteinúria duas Cruzes Três Cruzes 40 ausência de proteína que é o desejável na urina Então ela pode também ser uma qualitativa ordinal obrigado pra mim é mas aí ela muda completamente a consequência né porque que é importante saber como é que eu vou medir porque daqui vai sair o teste estatístico né finalmente a preferida a proteinúria pode ser apenas presente
ou ausente eu posso fazer uma uma reação de precipitação de proteínas na amostra de urina de 24 horas e apenas aparecer uma floculação lá que eu não tenho quantidade apenas falou Deu positivo ou deu negativo então para cada uma dessas situações Eu tenho um teste estatístico diferente acoplado por isso é muito importante saber o tipo da variável e antes de fazer o estudo Eu tenho que falar para no projeto de pesquisa eu tenho que estabelecer no meu protocolo como é que eu vou fazer a técnica Laboratorial da medida ou se vai ser uma régua se
vai ser uma escala e vai ser um laboratório quantitativo bom então para cada uma destas possibilidades existe uma consequência em termos de técnica estatística se eu tive que se repercute no teste de hipóteses se for uma quantitativa continua gramas por litro o meu teste de hipóteses vai comparar médias comparação de médias dentro daquele parâmetro monocaudal que nós falamos alternativa dos sedentários a média da proteína dos sedentários é maior do que nos pacientes com exercício físico diabéticos E oh0 inclui a igualdade e o complemento necessariamente Que tipo de teste tem que rodar aqui comparação de médias
de dois grupos independentes o teste para duas amostras ok E no caso de ser medido numa escala de Cruzes que é qualitativa ordinal Eu tenho um teste de hipóteses que vai verificar Como se comporta o ranqueamento dessas dessas medidas então quando eu comparar isso será que você dentários tem um ranqueamento maior do que os os que fazem exercício físico ou será que é igual e o menor incluído aqui por complementaridade nesse caso nós vamos usar uma técnica de mann-whitney um teste de mann-whitney o e finalmente se for uma qualitativa se eu tiver Contagem número de
pacientes que é positivo entre o diabéticos sedentários número de pacientes positivos entre os pacientes diabéticos que faz exercício físico números negativos em cada grupo eu tenho uma tabela de contingência onde eu vou ver a proporção se a proporcionalidade ou se é desproporcional desproporcionalmente maior o número de pacientes com proteinúria entre os diabéticos sedentários Então nesse caso são as proporções que estão em jogo a proporção de acidentários maior que a dos que fazem exercício físico e ou igual menor complementarmente e aqui vai portanto uma solução um teste de qui-quadrado ou se não houver um n suficiente
ou se a preenchimento das cadelas for menor que cinco um teste de fichas teste exato de Fisher tá então reparem que nesse exemplo que é um Esse é um protocolo simples a princípio né eu tenho várias alternativas diferentes de solução estatísticas por uma medida que parecia a mesma né proteinuria mesma coisa aparentemente só que seu mestre de uma maneira quantitativamente eu tenho uma solução estatística até ter se eu meço qualitativamente com intensidade com o com ordem eu tenho uma Whitney que eu meço como binomial eu tenho que quadrado ou um precisar difícil e dependendo da
situação fala para mim só pode porque mas aí não seria não seria honesto né manipular não seja nessa quiser eu quero provar na verdade não quero eu não tenho interesse um conflito de interesses para provar ao a proteinúria eu tenho limitações técnicas logicamente me é preferível trabalhar com aquele forças para continuar É porque ela me dá uma medida mais em cima da proteinúria eu consigo detectar para te embora em quantidade menor e também o espectro de variação mais mais assim elaborado então é muito melhor trabalhar com este sistema e ele é um pouco Tumblr para
pôr o caso do da filtração glomerular e proteína para qualquer doença renal eu prefiro trabalhar com a quantitativa começa o quantitativo uma coleta 24Horas com boa conservação então ah ah eu nunca vou trabalhar com a pior técnica se eu tiver melhor técnica porém eu posso ter limitações eu posso estar em campo por exemplo é muito mais fácil fazer esta aqui do que essas outras e é muito mais a dinâmica você for a Campo eu não tenho pacientes a princípio mas eu tô fazendo uma visita domiciliar não no bairro para eu coletar essas amostras aqui de
24 horas eu terei mais dificuldade uma triagem isso aqui é muito mais conveniente sim eu vou fazer um ensaio Clínico muito mais bem controlado com uma técnica melhor além disso a própria comissão de ética vai olhar o meu trabalho se ela perceber que isso aqui que existe uma técnica melhor do que a tempo que eu tô usando ela vai subir aí mude para técnica melhor Trabalhe com as técnica quantitativa eu tô falando a comissão de ética Você está mexendo até lá comissão de ética por exemplo a gente recebe projeto né para analisar não só a
ética própria mente que é antiético você fazer uma técnica pior você fazer uma medida que não é a melhor existentes mesmo quando eu tenho limitações econômicas eventualmente ou operacionais eu preciso Balancear muito bem meu a minha proposição tem que ser muito bem refinada para não tirar resultados inúteis e esforços em nos né só gastando tempo de equipe de laboratório dinheiro e uma expectativa que eu tenho que devolver um resultado útil para a sociedade com a minha pesquisa se ele for uma estava inútil não adianta fazer agora aqui foi apenas para demonstrar você se preocupa muito
geral e com o que é prático né Isso é bom eu não estou propondo que a gente faça qualquer um dele estou apenas mostrando que tem consequências diferentes a ideia fazer uma pequena revisão com vocês de como é que você deve raciocinar quando estão diante de uma variável e como qualificar avaliada Como caracterizar a variável porque tem consequências na escolha dos pés tá então aqui é muito mais uma distração e pedagógica do que uma proposta de ensaio Clínico para você está bom ok muito bem então Vimos que é importante saber qual é a variável porque
vai ter uma consequência na técnica estatística mas a aula não era de amostragem o que que isso tem a ver com mostrando com cálculo tamanho da amostra e tem tudo a ver um pequeno primo para calcular amostra eu preciso saber que cada uma dessas fenômenos que eu estou analisando estatisticamente está sujeito a erros e os erros que eu estou sujeito principais são o ao foi o Beta o erro tipo 1 e o erro tipo 2 que nós usamos bastante durante o curso o erro tipo 1 o alfa o nível de significância que é um erro
que eu controlo de maneira arbitrária eu estabeleço Qual é o maior erro que eu admito para poder fazer a decisão final do meu teste hoje nós vamos ver um pouquinho mais do erro tipo Beta aqui quando eu faço 1 - Beto tem o poder estatístico Esse valor de Beta ou de 1 - Beta é que vai entrar no cálculo tamanho da amostra junto com Alpha agora o alfa e beta são vão se compor para antever qual o tamanho mínimo de amostra que eu devo ter para poder verificar uma diferença e com poder estatístico com poder
no meu estudo então vou comprar os dois erros agora no cálculo tamanho da amostra Relembrando o que que são esses erros nós já consideramos isso aqui no passado algumas vezes né existe aí fora uma realidade que nos é desconhecida nesta realidade eu sei quem é igual eu sei quando eu deveria saber não sei eu imagino que exista uma hipótese nula verdadeira e uma hipótese nula falsa ah eu imagino que existe igualdade que existe a diferença acontece que o instrumento que me é dado na prática é fazer estudos para os quais eu posso aceitar a hipótese
nula a igualdade Ou posso rejeitar a hipótese nula posso rejeitar a igualdade se eu acertar tomei a decisão correta Quando ela for verdadeira se eu rejeitar e quando for corretamente falsa Eu também acertei mas eu sei que eu estou cometendo erros quando eu aceito e a gazela Da falsa quando a gazela é falsa eu aceito a igualdade eu cometo erro tipo 2 e quando eu rejeito h0 e ela é verdadeira eu cometo erro tipo 1 nós trabalhamos bastante esse tipo de problema aqui rejeitar h0 se ela fosse verdadeira eu minimizei o alfa como eu quis
como eu achei que fosse importante para poder reduzir esse tipo de erro usamos cinco porcento de erro um por cento algumas vezes né não usamos valores menores ainda mas poderemos usar no futuro quanto mais importante a minha conduta minha decisão de mudança menor mas será meu alto bom então vamos ver como é que funciona agora como é que ela cobra essas dois erros no caso também amostral e o que é Central para calcular uma mostra o tamanho de uma moto tamanho mínimo né é o tamanho Mas o tamanho mínimo qual o que que é Central
eu preciso primeiro verificar qual é a variável que eu vou trabalhar e aí sim sabendo qual é a variável Qual é o desenho do estudo eu posso saber qual é a análise estatística e é da fórmula da análise estatística que eu vou calcular o tamanho da amostra é por isso que é importante saber toda a estatística né porque eu tenho que conhecer as fórmulas das soluções das dos Testes estatísticos poder calcular o tamanho da amostra Então a partir de hoje vocês vão ser capazes com as formas que vocês têm o que foram da durante o
curso de calcular qualquer tamanho de amostra Ah tá certo você trabalham mais do que 99 porcento da população de pesquisadores do mundo sabe nesse momento é porque isso aqui pouca gente se dá ao trabalho de conhecer é algo simples algo direto mas pouco a gente se interessa em conhecer então hoje Vocês já vão poder fazer consultoria partir de hoje e estatística e calcular também da mostrem isso dá dinheiro é muito bem depois eu escolhi teste estatístico Agora sim eu posso calcular o tamanho da amostra Bastando para isso definir qual é o teste então estatístico mais
uma vez uma revisão para vocês de como é o nosso conjunto de teste e está junto até hoje conhecidos né primeiro o primeiro preciso saber se a análise univariada que que é uma análise univariada é aquela nariz em que apenas uma variável está sendo analisada e pode ter vários grupos mais uma análise apenas está em jogo Quais são as análises univariadas que a gente conhece teste ter análise de variância e teste de wilcoxon teste de mann-whitney essa nós vimos durante a primeira parte do curso todas essas análises o que que é análise bivariada aquela que
tem duas variáveis sendo confrontadas ou cruzadas região de cruzamento de variáveis de duas variáveis Quais são os testes estatísticos que a gente viu durante o curso teste de qui-quadrado teste exato de Fisher correlação de pearson correlação de spearman entre duas variáveis que eu conjugo numa única análise simultânea posso ter vários grupos mas a gente faz simultaneamente duas variáveis EA multivariada que nós vamos na penúltima aula que são do nosso interesse específico à regressão múltipla EA regressão logística para calcular tamanho de amostra eu preciso saber qual é a técnica estatística para poder isolar o n a
falar em todas as fórmulas dos Testes estatísticos contém o n vamos lembrar uma delas nós vamos calcular hoje tamanho da amostra apenas para o PSP é porque as outras você não fazer com exercícios em casa tá bom vocês se lembram do erro padrão da Média que por definição é o desvio padrão sobre a raiz DN essa foi uma das primeiras formulações que nós vimos para poder fazer um teste estatístico foi o teste Z não é e este esta esta fórmula do erro padrão da Média foi a origem do cálculo tamanho da amostra esta fórmula mais
simples fez com que o pesquisadores como Fischer reparassem que seu isolasse o n E se eu tivesse um alvo um erro padrão da Média que eu desejasse verificar uma diferença que ele era verificar e conhecer esse desvio padrão eu poderia calcular o tamanho da amostra meramente fazendo uma inversão aritmética aqui então para calcular amostra e todas elas seguem este mesmo padrão basta que eu parta da fórmula e isole o n do lado esquerdo da equação como é que fica isso aqui isolando n eu vou elevar ao quadrado né então para tirar a raiz o n
vai ser a variância e o desvio padrão ao quadrado sobre o erro padrão da média ao quadrado bom então vocês têm a primeira fórmula básica para calcular n é claro que os testes que a gente faz já são mais complicados que o teste Z eu vou ter que fazer isso então como o teste t para vocês verem né eu posso e devo na verdade incluir o erro alfa e o erro Beta nesta Nesta conta basta que eu somei os dois na linha Z na tabela seu tem um o o eixo Z então se eu quiser
um erro de cinco porcento qual vai ser o meu Z de alfa-1 96 se eu quiser 11 Beta de vinte por cento eu vou ter um, alguma coisa aqui 60 e poucos dizer somos dois ao quadrado multiplique por essa fórmula eu tenho incluído aqui embutido no cálculo tamanho da amostra os erros alfabeto bom então é muito simples né muito simples de calcular amostra nessa primeira etapa uma fórmula simples eu tenho n = z de alto mas é direto ao quadrado vezes O Edson é o quadrado variância sobre o erro padrão da Média pagar Então você
já tem na mão primeiro tipo de cálculo tamanho da amostra vejamos um pouquinho mais uma forma um pouquinho mais é é complicado então eventualmente que eu vou ter que ir lá o n mais telefone não é difícil vou comprar duas médias pelo teste de como é que é o teste de ter não é uma média contra a outra sobre o erro padrão da Média Esse é o teste ter que você sobe lá da família fazer né o erro padrão diferente das médias na verdade bom então se eu tenho que este é o meu erro padrão
da Média a forma geral do erro pagamento das diferenças das médias É variância sobre o primeiro grupo variação segundo grupo sobre e no segundo grupo raiz quadrada isso esse é o epmd é ele que vou precisar agora trabalhar para obter o n no tamanho do cálculo da amostra geralmente nós trabalhamos com eles iguais quando eu proponho um protocolo de pesquisa meu primeiro pensamento é fazer dois grupos iguais em termos de tamanho o Enem de ar igualmente bebê Esse é o te pode se traduzir em termos de alfa e beta que são os nossos erros interesse
EA variância e também da amostra poderão ser iguais também eu desejo que eles sejam iguais porque o fenômeno fica mais robustos se for um fenômeno similar eu paro desse princípio que são iguais as variâncias bom então se eu pegar que o t = de Alfa Master de Beto é igual a diferença esperada que essa aqui em cima a diferença que eu espero encontrar sobre a raiz quadrada de dois s ao quadrado n se eu fizer a matemática de isolamento doendo eu vou ter esta nova fórmula aqui então para calcular o tamanho da amostra de um
de um teste te basta que eu faço duas vezes CD Alfa Master de Beta ao quadrado vezes da variância sobre a diferença esperada ao quadrado diferença esperar dessa aqui por isso que sempre vocês podem conversar com alguém para calcular tamanho de amostra ele vai perguntar para você ele ou ela Perguntaram para você qual é a diferença que você espera desta desses eu ensaio aqui e qual a diferença que você gostaria de observar Então você tem que saber adianta irmão alguma coisa sobre o fenômeno nós nunca partimos às cegas para um trabalho uma pesquisa ou a
gente faz um piloto antes e tem uma certa ideia das variações das Alianças e do da diferença que vou encontrar o a literatura me informa isso eu vou lá pesquisar e vou levantar artigos que já publicaram algo semelhante para poder me basear e calcular o tamanho da moto tá é evidente que cálculo tamanho da amostra da livro de várias páginas da livros inteiros e eu vou deixar para vocês uma mais um conjunto de referências bibliográficas incluindo aqui uma tese de doutorado que foi definida por um aluno meu que Oriente tem em cálculo do tamanho da
amostra ela está disponível na internet na no banco de teses da USP e a introdução desta tese o doutor Euro é muito interessante porque ele vai dar todas as fórmulas para todos os testes estatísticos mas frequentes Então você tem ali um manual de como calcular a mostra bastante fácil de seguir isso tá então quem quem tiver um dia necessidade de recorrer a um cálculo tamanho da amostra pode usar a introdução dessa tese doutoral fez uma proposta de um novo jeito de calcular mostra Então quem quiser conhecer também só convidado e já está então publicado aqui
nós vamos encerrar o nosso curso com esta aula agradeço a atenção de todos a 99 está de parabéns e espero que todos sejam bem-sucedidos na vida obrigada
