• Bioestatística Básica
  • Bioestatística Básica
  • Prefácio
  • Agradecimentos
  • 1 Introdução
    • 1.1 O que é Estatística?
    • 1.2 Por que estudar Estatística?
    • 1.3 Dado, informação e conhecimento
    • 1.4 Variáveis em estudos clínicos
    • 1.5 Arquivos de dados
    • 1.6 Escalas de medidas
      • 1.6.1 Escala nominal
      • 1.6.2 Escala ordinal
      • 1.6.3 Escala intervalar
      • 1.6.4 Escala de razão
    • 1.7 Transformação de variáveis
    • 1.8 Escalas e índices
    • 1.9 Identificação de variáveis em estudos clínicos
    • 1.10 Exercício
  • 2 Tabelas de frequências
    • 2.1 Introdução
    • 2.2 Carregando conjuntos de dados de pacotes do R
    • 2.3 Tabelas de frequências no conjunto de dados stroke
      • 2.3.1 Uma única variável categórica
      • 2.3.2 Tabelas de frequências para duas variáveis categóricas
      • 2.3.3 Tabelas de frequência para mais de duas variáveis categóricas
      • 2.3.4 Entrando diretamente com as frequências das células
    • 2.4 Exercício
  • 3 Medidas de tendência central e dispersão
    • 3.1 Introdução
    • 3.2 Medidas de tendência central
      • 3.2.1 Média
      • 3.2.2 Mediana
      • 3.2.3 Moda
      • 3.2.4 Discussão sobre medidas de tendência central
    • 3.3 Medidas de dispersão
      • 3.3.1 Amplitude
      • 3.3.2 Distância interquartil
      • 3.3.3 Percentis
      • 3.3.4 Desvio padrão e variância
      • 3.3.5 Discussão sobre as medidas de dispersão
    • 3.4 Apresentação das estatísticas descritivas em publicações
      • 3.4.1 Exemplos de formas inadequadas de apresentação da média e desvio padrão
      • 3.4.2 Exemplos de formas adequadas de apresentação da média, mediana, desvio padrão e primeiro e terceiro quartis
    • 3.5 Escore z ou Escore padrão
    • 3.6 Obtendo estatísticas descritivas no R
      • 3.6.1 Carregando conjuntos de dados de pacotes do R
      • 3.6.2 Obtendo resumos numéricos pelo R Commander
      • 3.6.3 R Markdown
      • 3.6.4 Salvando scripts e arquivos do R Markdown
    • 3.7 Executando scripts no R Commander
    • 3.8 Exercícios
  • 4 Visualização de dados
    • 4.1 Convertendo uma variável numérica para fator
    • 4.2 Diagrama de barras
    • 4.3 Usando a linha de comando
      • 4.3.1 Especificação dos rótulos dos eixos x e y e do título
      • 4.3.2 Alteração dos tamanhos dos eixos X e Y
      • 4.3.3 Alteração do título da legenda do diagrama
      • 4.3.4 Alteração do espaçamento entre as barras
      • 4.3.5 Tamanhos dos rótulos dos eixos X e Y, dos números no eixo Y e das categorias das barras
      • 4.3.6 Alteração das categorias da variável do eixo X
      • 4.3.7 Alteração das cores
      • 4.3.8 Gráfico de barras horizontais
    • 4.4 Diagrama de setores, torta ou pizza
    • 4.5 Diagrama de caixa (boxplot ou box and whisker plot)
    • 4.6 Histograma
      • 4.6.1 Histograma de frequência x frequência relativa x densidade de frequência relativa
      • 4.6.2 Histograma por grupos
    • 4.7 Diagrama de pontos e strip chart
    • 4.8 Diagrama de dispersão ou espalhamento
      • 4.8.1 Alterando a espessura e cor da linha de regressão e o tipo dos pontos
    • 4.9 Salvando gráficos em um arquivo
    • 4.10 Recursos gráficos de outros plugins
    • 4.11 Exercícios
  • 5 Amostragem e delineamentos de pesquisas
    • 5.1 Introdução
    • 5.2 População e amostra
    • 5.3 Amostragem
      • 5.3.1 Amostragem probabilística
      • 5.3.2 Amostragem não probabilística
    • 5.4 Delineamentos de estudos clínico-epidemiológicos
    • 5.5 Ensaio controlado randomizado
    • 5.6 Ensaio controlado não randomizado
    • 5.7 Série de casos
    • 5.8 Estudo de coortes
    • 5.9 Estudo de caso-controle
    • 5.10 Estudo transversal
    • 5.11 Revisão sistemática e metanálise
    • 5.12 Gradação da evidência científica
    • 5.13 Exercícios
  • 6 Introdução à Inferência Estatística
    • 6.1 Introdução
    • 6.2 Apresentação de resultados de estudos
    • 6.3 Teste de hipótese usando randomização
      • 6.3.1 Contexto do problema
      • 6.3.2 Hipótese nula e nível de significância
    • 6.4 Valor de p
    • 6.5 Intervalo de confiança (IC)
    • 6.6 Exemplo de teste sem rejeição da hipótese nula
    • 6.7 Uso inadequado de testes de hipótese
    • 6.8 Uso de modelos para o cálculo do intervalo de confiança
    • 6.9 Interpretação do intervalo de confiança
    • 6.10 Significância estatística e relevância clínica
    • 6.11 Exercício
  • 7 Probabilidade
    • 7.1 Introdução
    • 7.2 Conceito de probabilidade
    • 7.3 Probabilidade da união de eventos
    • 7.4 Probabilidade condicional
    • 7.5 Eventos independentes
    • 7.6 Teorema de Bayes
    • 7.7 Exercícios
  • 8 Medidas de associação
    • 8.1 Introdução
    • 8.2 Medidas de associação
      • 8.2.1 Diferença absoluta de riscos (DAR)
      • 8.2.2 Número necessário para tratar
      • 8.2.3 Risco relativo
      • 8.2.4 Diferença relativa de riscos
      • 8.2.5 Resumo das medidas de associação apresentadas até o momento
      • 8.2.6 Razão de chances (odds ratio)
      • 8.2.7 Razão de chances e risco relativo
    • 8.3 Medidas de associação no R
    • 8.4 Exercícios
  • 9 Variáveis aleatórias
    • 9.1 Noção geral de variável aleatória
    • 9.2 Valor esperado de uma variável aleatória discreta
    • 9.3 Variância de uma variável aleatória discreta
    • 9.4 Transformação linear
    • 9.5 Soma de variáveis aleatórias
    • 9.6 Independência de variáveis aleatórias
    • 9.7 Exercício
  • 10 Distribuições de variáveis aleatórias discretas
    • 10.1 Introdução
    • 10.2 Distribuição binomial
      • 10.2.1 Probabilidades de uma distribuição binomial
      • 10.2.2 Valor esperado e variância de uma distribuição binomial
    • 10.3 Distribuição de Poisson
      • 10.3.1 Valor esperado e variância de uma distribuição de Poisson
      • 10.3.2 Aproximação da distribuição binomial pela de Poisson
    • 10.4 Distribuição geométrica
      • 10.4.1 Probabilidades de uma distribuição geométrica
      • 10.4.2 Valor esperado e variância de uma distribuição geométrica
    • 10.5 Exercícios
  • 11 Funções densidade de probabilidades
    • 11.1 Introdução
    • 11.2 Histograma de variáveis contínuas. Recordação
    • 11.3 Função densidade de probabilidade
    • 11.4 Integral da função densidade de probabilidade
    • 11.5 Propriedades da função densidade de probabilidade
    • 11.6 Distribuição uniforme
    • 11.7 Distribuição normal ou gaussiana
      • 11.7.1 Valores importantes da variável Z padronizada
      • 11.7.2 Aproximação da distribuição binomial pela normal
      • 11.7.3 Aproximação da distribuição de Poisson pela normal
    • 11.8 Distribuição exponencial
    • 11.9 Transformação de variáveis e variáveis independentes
    • 11.10 Exercícios
  • 12 Avaliação de testes diagnósticos
    • 12.1 Introdução
    • 12.2 Teste dicotômico
      • 12.2.1 Sensibilidade e especificidade
      • 12.2.2 Valores preditivo positivo e negativo
      • 12.2.3 Influência dos fatores que afetam os valores preditivos positivo e negativo
      • 12.2.4 Aplicações que mostram a influência dos determinantes de VPP e VPN
      • 12.2.5 Razão de verossimilhança
      • 12.2.6 Influência da razão de verossimilhança sobre a probabilidade pós-teste
    • 12.3 Variável de teste categórica ordinal
    • 12.4 Variável de teste contínua
      • 12.4.1 Curva ROC
      • 12.4.2 Comparação de testes
      • 12.4.3 Uso da razão de verossimilhança em testes com variáveis contínuas
    • 12.5 Análise de testes diagnósticos no R
    • 12.6 Exercícios
  • 13 Estimadores
    • 13.1 Introdução
    • 13.2 Estimativas de parâmetros populacionais
      • 13.2.1 Amostras de uma distribuição de probabilidades
      • 13.2.2 Propriedades de estimadores
      • 13.2.3 Estimadores da variância de uma população
    • 13.3 Teorema do limite central
    • 13.4 Aproximação pela normal da proporção de eventos
    • 13.5 Exercícios
  • 14 Intervalo de confiança
    • 14.1 Introdução
    • 14.2 Intervalo de confiança - IC
    • 14.3 Interpretação do intervalo de confiança
    • 14.4 IC para a média quando a variância não é conhecida
    • 14.5 Intervalo de confiança para a variância
    • 14.6 Distribuição qui ao quadrado
    • 14.7 Intervalo de confiança para proporções
    • 14.8 Resumo para obtenção de intervalos de confiança de um parâmetro
    • 14.9 Exercícios
  • 15 Testes de hipóteses
    • 15.1 Introdução
    • 15.2 Exemplo inicial (primeiro cenário)
    • 15.3 Processo para realizar um teste de hipótese
      • 15.3.1 Segundo cenário
    • 15.4 Relação entre o intervalo de confiança e o teste de hipótese
    • 15.5 Interpretação alternativa para o IC
    • 15.6 IC para proporções em pequenas amostras
    • 15.7 Tipos de testes (bilateral ou unilateral)
      • 15.7.1 Exemplos de testes unilaterais
    • 15.8 Valor de p (p-value)
    • 15.9 Erro tipo I (erro \(\boldsymbol{\alpha}\)) e erro tipo II (erro \(\boldsymbol{\beta}\))
    • 15.10 Exemplo de um teste de hipótese no R Commander
    • 15.11 Poder de um teste e tamanho amostral
      • 15.11.1 Cálculo do tamanho amostral
    • 15.12 Teste de hipótese para pequenas amostras
    • 15.13 Interpretações incorretas do valor p
    • 15.14 Exercícios
  • 16 Comparação de médias entre dois grupos
    • 16.1 Introdução
    • 16.2 Comparação de médias de amostras independentes
      • 16.2.1 Teste t de Student para amostras independentes
      • 16.2.2 Teste de igualdade de variâncias
      • 16.2.3 Normalidade dos dados
      • 16.2.4 Testes de normalidade
      • 16.2.5 Teste não paramétrico de Wilcoxon para duas amostras
    • 16.3 Comparação de médias de amostras dependentes
      • 16.3.1 Teste t para amostras dependentes (teste t pareado)
      • 16.3.2 Teste de Wilcoxon para amostras pareadas
    • 16.4 Teste t pareado x Teste t não pareado
    • 16.5 Resumo das análises para comparar médias entre 2 grupos
      • 16.5.1 Amostras Independentes
      • 16.5.2 Amostras dependentes
    • 16.6 Exercícios
  • 17 Comparação de proporções
    • 17.1 Introdução
    • 17.2 Comparação de proporções em duas amostras independentes
      • 17.2.1 Teste qui ao quadrado
      • 17.2.2 Intervalos de confiança para a DAR, o RR e a RC
      • 17.2.3 Usando o epiR para o teste do qui ao quadrado e cálculo das medidas de associação
      • 17.2.4 Alternativas ao teste qui ao quadrado tradicional
      • 17.2.5 Teste exato de Fisher-Irwin
    • 17.3 Comparação de proporções em duas amostras dependentes
      • 17.3.1 Teste de McNemar
      • 17.3.2 Intervalos de confiança para a diferença de proporções, risco relativo e razão de chances
      • 17.3.3 Comparação de proporções entre duas amostras dependentes no R
    • 17.4 Poder estatístico e tamanho amostral
    • 17.5 Tabelas r x c
      • 17.5.1 Análise de uma tabela r x c no R Commander
    • 17.6 Exercícios
  • 18 Análise de variância
    • 18.1 Introdução
    • 18.2 Múltiplas comparações
    • 18.3 Análise de variância com um fator
      • 18.3.1 Modelo de efeitos fixos
      • 18.3.2 Teste de hipótese
      • 18.3.3 Comparação de médias
      • 18.3.4 Análise de resíduos
      • 18.3.5 Teste não paramétrico de Kruskal-Wallis
      • 18.3.6 Análise de variância com um fator no R
    • 18.4 Análise de variância com medidas repetidas
      • 18.4.1 Modelo
      • 18.4.2 Teste de hipótese
      • 18.4.3 Diagnósticos para verificar o modelo de medidas repetidas
      • 18.4.4 Intervalos de confiança
      • 18.4.5 Teste de Friedman
      • 18.4.6 Análise de variância com medidas repetidas no R
    • 18.5 Outros tipos de análise de variância
    • 18.6 Exercícios
  • 19 Regressão linear
    • 19.1 Introdução
    • 19.2 Equação da reta
    • 19.3 Método dos mínimos quadrados
    • 19.4 Modelo de regressão linear
      • 19.4.1 Teste de hipótese
      • 19.4.2 Intervalos de confiança para os coeficientes de regressão
      • 19.4.3 Coeficiente de determinação
      • 19.4.4 Validação do modelo de regressão linear
    • 19.5 Análise de Regressão no R Commander
    • 19.6 Coeficiente de correlação linear
      • 19.6.1 Teste de hipótese bilateral e intervalos de confiança para o coeficiente de correlação
      • 19.6.2 Cálculo do coeficiente de correlação no R Commander
      • 19.6.3 Coeficiente de correlação de Spearman
    • 19.7 Exercícios
  • 20 Análise de sobrevida
    • 20.1 Introdução
    • 20.2 Conjunto de dados utilizado neste capítulo
    • 20.3 Obtendo a curva de sobrevida no R
    • 20.4 Estimando a probabilidade de sobrevida
    • 20.5 Obtendo as probabilidades de sobrevida em instantes específicos
    • 20.6 Obtendo a curva de sobrevida para diferentes estratos
    • 20.7 Comparação de funções de sobrevida em diferentes estratos
    • 20.8 Exercício
  • Appendix
  • A Instalação do R, RStudio e R Commander
    • A.1 O que é o R?
    • A.2 Vantagens do R
    • A.3 Instalação do R e do pacote R Commander
    • A.4 Instalação do RStudio
    • A.5 Console do RStudio
    • A.6 Instalação do pacote do R Commander a partir do RStudio
  • B Código da função paired_proportions
  • Referências

Bioestatística Básica

Bioestatística Básica