Bioestatística 2 (Gestão e Análise de Dados)
Código
101180
Unidade Orgânica
Faculdade de Ciências Médicas
Créditos
5
Professor responsável
Profª. Doutora Ana Luísa Papoila
Língua de ensino
Português
Objectivos
Em qualquer estudo clínico é necessário recolher toda a informação relevante através de formulários devidamente desenhados e proceder ao tratamento e análise estatística dos dados. Assim sendo, torna-se pertinente que futuros investigadores adquiram competências para, perante um conjunto de dados biomédicos, fazer a sua análise estatística utilizando o SPSS Statistical Package for the Social Sciences. Após uma revisão, de índole prática, de todas as metodologias estatísticas que foram abordadas na Bioestatística I, será dada maior enfâse à análise multivariável através de uma abordagem maioritariamente prática. Os objectivos desta UC prendem-se com a aprendizagem sobre a modelação de dados com várias distribuições para a variável resposta. Serão focadas com maior pormenor as condições de aplicabilidade de cada modelo, bem como a forma de as verificar através da análise de resíduos.
Pré-requisitos
Conhecimentos prévios de Bioestatística e de SPSS, nomeadamente das metodologias estatísticas e comandos do SPSS, ministrados na Bioestatística I.
Conteúdo
Após uma revisão, de índole prática, de todas as metodologias estatísticas que foram ministradas na Bioestatística I, serão apresentados os testes de hipóteses para mais de duas amostras independentes e relacionadas. Serão aprofundados os conhecimentos sobre os modelos de regressão linear, de regressão logística e de regressão de Cox. Será focada a importância da verificação das condições de aplicabilidade de cada um destes modelos de regressão bem como as alternativas de análise, em caso de violação das referidas condições. Para atingir este objetivo, será abordada a análise de resíduos.
1. Introdução
2. Revisão de testes de hipóteses
- Testes para duas amostras independentes
. Testes para comparar variâncias
. Teste t-Student e Teste de Welch
. Teste de Mann-Whitney
- Testes para duas amostras emparelhadas
. Teste t-pares
. Teste de Wilcoxon
. Teste de McNemar
- Teste Qui-Quadrado e Teste Exacto de Fisher
3. Testes não paramétricos para mais de 2 amostras
- Amostras independentes
. Teste de Kruskal-Wallis
- Amostras relacionadas
. Teste de Friedman
4. Análise de Variância
- Análise de variância univariada
. One-way Anova
- Pressupostos gerais
- One-Way Anova a um fator
- Comparações múltiplas
- Análise de variância multivariada - Manova
. Manova one-way ou a um factor
. Manova two-way ou a dois factores
. Validação dos pressupostos da MANOVA
. Anova multivariada Análise do perfil
- Análise de variância com medidas repetidas
5. Modelo de regressão linear
6. Modelo de regressão logística
7. Modelo de regressão de Cox
Bibliografia
- Daniel, W.W. (2008). Biostatistics: A foundation for analysis in the health sciences. 9th edition. John Wiley & Sons;
- Katz, M. H. (2011). Multivariable Analysis: A Practical Guide for Clinicians and Public Health Researchers (third edition). Cambridge University Press, UK;
- Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2010). Logistic Regression: A Self-Learning Text (third edition). Springer-Verlag;
- Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2005). Survival-Analysis: A Self-Learning Text (second edition). Springer-Verlag;
Método de ensino
No que diz respeito aos aspetos teóricos, as aulas serão ministradas com base em apresentações em PowerPoint. Quanto aos aspetos práticos, utilizar-se-á o SPSS para a análise dos dados. Após uma introdução teórica, serão resolvidos exercícios práticos em todas as aulas, com recurso ao software referido.
Método de avaliação
A avaliação consistirá na realização de um exame escrito. Será ainda disponibilizado um conjunto de dados que os alunos deverão analisar, recorrendo às metodologias estatísticas ministradas.