Efeito da VI Efeito da VI
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Ética e Ciência A estatística como critério na regulação ética da pesquisa experimental J. Landeira-Fernandez PUC-Rio & UNESA Introdução O desenvolvimento do conhecimento científico envolve coleta de dados Métodos distintos para a coleta de dados Estudos de Caso Estudos Correlacionais Estudos Experimentais Método Experimental Busca descobrir relações de causa e efeito Variável Independente Droga VI Variável Dependente Comportamento VD Método Experimental O emprego do método experimental envolve a manipulação da VI. Problemas Éticos A Lógica do Método Experimental Necessidade de pelo menos dois grupos Os sujeitos são escolhidos aleatoriamente Grupo experimental Resultado VD GE Uma mesma população VI Comparar resultados X Grupo controle VD GC Resultado A Lógica do Método Experimental Necessidade de um teste estatístico para verificar se existe uma diferença significativa entre os grupos VI Resultado P < 0,05 VD GE Comparar resultados Teste t- student VD GC X VI Resultado Conclusão: a VI causa a VD. O experimento funcionou !!! P > 0,05 Conclusão: a VI não causa a VD. O experimento não funcionou.... Teste Estatístico Como ocorre o processo de decisão Condição Real A Estatística Inferencial Relação entre VI e VD é Relação entre VI e VD é FALSA VERDADEIRA Relação entre VI e VD é FALSA, aceita-se a hipótese nula- P > 0,05 ACERTO! a hipótese de que aCélula VI causa1a VD é FALSA ERRO DO TIPO I Relação entre VI e VD é que a relação VERDADEIRA, rejeita-se Infere Célula 3 é a hipótese nula- P < 0,05 verdadeira, mas é falsa ERRO DO TIPO II Infere que a relação Célula 2 é falsa, mas é verdadeira ACERTO! a hipótese de que a Célula VI causa a4VD é VERDADEIRA Como ocorre o processo de decisão Teste Estatístico A Estatística Inferencial Relação entre VI e VD é FALSA, Aceita-se a hipótese nula Condição Real Relação entre VI e VD é Relação entre VI e VD é FALSA VERDADEIRA Intervalo de Confiança (1-a) = 95% ERRO DO TIPO II Falso negativo: b Verdadeiro Positivo Relação entre VI e VD é ERRO DO TIPO I VERDADEIRA, Falso positivo: a; p-value (1-b): Poder Estatístico Rejeita-se a hipótese nula p = 0,05 ou 5% Exemplo de um falso positivo- Alfa O estudo conclui que uma determinada droga altera um certo comportamento mas essa conclusão não é verdadeira Um exame de gravidez dá positivo mas na verdade a mulher não está grávida Exemplo de um falso negativo - Beta O estudo conclui que uma determinada droga não altera um certo comportamento mas essa conclusão não é verdadeira Um exame de gravidez dá negativo mas na verdade a mulher está grávida Como ocorre o processo de decisão Teste Estatístico A Estatística Inferencial Relação entre VI e VD é FALSA, Aceita-se a hipótese nula Condição Real Relação entre VI e VD é Relação entre VI e VD é FALSA VERDADEIRA Intervalo de Confiança (1-a) = 95% ERRO DO TIPO II Falso negativo: b Verdadeiro Positivo Relação entre VI e VD é ERRO DO TIPO I VERDADEIRA, Falso positivo: a; p-value (1-b): Poder Estatístico Rejeita-se a hipótese nula p = 0,05 ou 5% O valor de p indica a significância do teste. Ele é função de dois fatores: a magnitude do efeito e o tamanho da amostra A Magnitude do Efeito Média Desvio Desvio A distribuição normal: a medida de tendência central e a medida de variabilidade A Lógica do Método Experimental Média Desvio Grupo experimental Uma mesma população Resultado VI Comparar resultados X Grupo controle Desvio Resultado Média Média Desvio Desvio Desvio Desvio A Magnitude do Efeito Efeito da VI Grupo controle Efeito da VI O efeito da VI: Unicaudal x Bicaudal A Magnitude do Efeito d A Magnitude do Efeito d A Magnitude do Efeito d O tamanho do efeito (d) é igual à diferença entre as médias dos dois grupos (x1 e x2) dividido pelo desvio padrão geral (s) >0.2 (baixo), >0.5 (médio) & >0.8 (alto) Estimativa da magnitude do efeito Antes de realizar o estudo: buscar na literatura estimativas da magnitude do efeito. Basta apenas estimar as médias dos grupos e o desvio padrão Importante realizar um estudo piloto Deve-se evitar efeitos pequenos, uma vez que para observá-los necessitamos de uma amostra grande Qual o tamanho ideal da amostra ? Se for muito grande, custos desnecessários, perda de tempo, além de sofrimento desnecessário Se for muito pequena terá dificuldades para encontrar diferenças significativas O Tamanho da Amostra Existe uma análise estatística capaz de estimar o número de sujeitos que deve compor cada grupo para detectar o feito da VI sobre a VD. Para realizar essa análise é necessário estimar alguns parâmetros como por exemplo alfa (erro do tipo I) e beta (erro do tipo II) O Tamanho do Amostra: Alfa e Beta Teste Estatístico A Estatística Inferencial Relação entre VI e VD é FALSA, Aceita-se a hipótese nula Condição Real Relação entre VI e VD é Relação entre VI e VD é FALSA VERDADEIRA Intervalo de Confiança (1-a) = 95% ERRO DO TIPO II Falso negativo: b Verdadeiro Positivo Relação entre VI e VD é ERRO DO TIPO I VERDADEIRA, Falso positivo: a; p-value (1-b): Poder Estatístico Rejeita-se a hipótese nula p = 0,05 ou 5% O Tamanho do Amostra: Alfa e Beta O erro alfa (ou do tipo I) ocorre quando se detecta uma diferença devido apenas ao fator chance ou acaso. Falsopositivo. O erro é previamente definido em 5% (0,05). Ou seja, a probabilidade de ocorrência pelo acaso de um resultado positivo é de 1 para 20. O erro beta (ou tipo II) ocorre quando não se detecta uma diferença que, na realidade, existe. Falso-negativo. Não existe uma orientação clara em relação ao erro beta. No mínimo 20% (0,2). Quanto menor, melhor, uma vez que assim aumentamos o poder do teste (1-b), ou seja, a probabilidade de detectar um resultado significativo, se ele de fato existe. O Tamanho do Amostra: Alfa e Beta Para calcular a área sob a curva devemos utilizar a distribuição normal padronizada. Assim, precisamos do valor de z associado para alfa e beta. Por exemplo, para um a = 0,05, o Za = 1,64. Para um b = 0,1, o Zb = 2,47. O Tamanho do Amostra Além dos valores de Za e de Zb necessitados também estimar o desvio padrão e da diferença entre as médias dos dois grupos O Tamanho do Amostra: um exemplo O Tamanho do Amostra Quando devemos estimar o tamanho da amostra? Antes do estudo: aspectos éticos e logísticos Ao longo do estudo: verificar se vale à pena dar continuidade ao estudo O Poder do Teste Estatístico Teste Estatístico A Estatística Inferencial Relação entre VI e VD é FALSA, Aceita-se a hipótese nula Condição Real Relação entre VI e VD é Relação entre VI e VD é FALSA VERDADEIRA Intervalo de Confiança (1-a) = 95% ERRO DO TIPO II Falso negativo: b Verdadeiro Positivo Relação entre VI e VD é ERRO DO TIPO I VERDADEIRA, Falso positivo: a; p-value (1-b): Poder Estatístico Rejeita-se a hipótese nula p = 0,05 ou 5% Embora não seja comum, resultados que aceitam Ho deveriam relatar o poder da análise estatística Conclusões A estatística geralmente é utilizada para a análise e interpretação de dados que já foram coletados. A estatística pode também ser útil para guiar o pesquisador a planejar um estudo e tomar decisões acerca dos aspectos éticos e logísticos ANTES da realização do estudo. Será que vale à pena fazer o estudo ? Conclusões Verificar na literatura ou em estudo piloto a magnitude do efeito a ser investigado. Estimar o tamanho da amostra. Praticamente qualquer efeito de uma VI sobra a VD pode ser demonstrando desde que que exista uma amostra suficientemente grande. Mas será que vale à pena..... ... o sofrimento desnecessário do animal.... ... o gasto desnecessário de tempo do aluno... ... e o gasto de recursos do orientador? Conclusões Gostaria de Agradecer à Claudia Padovan pelo convite Obrigado!!! [email protected] www.nnce.org
