Bioestatística 2
Código
101001
Unidade Orgânica
NOVA Medical School | Faculdade de Ciências Médicas
Créditos
5
Professor responsável
Profª. Doutora Ana Luisa Trigoso Papoila da Silva
Língua de ensino
Português
Objectivos
Após uma revisão, de índole prática, de todas as metodologias estatísticas ministradas na Bioestatística I, será dada alguma ênfase, de um ponto de vista maioritariamente prático, à análise multivariável. Os objetivos desta unidade curricular prendem-se com a aprendizagem sobre a modelação de dados com distintas distribuições para a variável resposta. 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 recorrendo à análise de resíduos. Deverá proporcionar o desenvolvimento das seguintes competências: perante um conjunto de dados, identificar a distribuição da variável resposta, as variáveis independentes e as potenciais variáveis de confundimento, selecionar e implementar o modelo apropriado, saber verificar as condições de aplicabilidade de cada modelo através da análise de resíduos e saber interpretar os resultados.
Pré-requisitos
Conhecimentos prévios de Bioestatística e de SPSS, nomeadamente das metodologias estatísticas e comandos do SPSS, ministrados na Bioestatística I.
Conteúdo
Revisão de testes de hipóteses: testes para duas amostras independentes, testes para duas amostras emparelhadas, teste Qui-Quadrado, teste Exacto de Fisher e teste deMcNemar. Testes não paramétricos para mais de 2 amostras independentes (teste Kruskal-Wallis) e relacionadas (teste de Friedman). Análise de variância univariada: verificação de pressupostos e comparações múltiplas. Análise de variância multivariada a um e a dois fatores: verificação de pressupostos. Análise de variância com medidas repetidas. Modelo de regressão linear: ajustamento, análise de resíduos e interpretação. Modelo de regressão logística: ajustamento, análise de resíduos e interpretação. Modelo de regressão de Cox: ajustamento, análise de resíduos e interpretação.
Bibliografia
1. Daniel, W.W. (2008). Biostatistics: A foundation for analysis in the health sciences. 9th edition. John Wiley & Sons.
2. Katz, M. H. (2011). Multivariable Analysis: A Practical Guide for Clinicians and Public Health Researchers (third edition). Cambridge University Press, UK.
3. Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2010). Logistic Regression: A Self-Learning Text (third edition). Springer-Verlag.
4. Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2005). Survival-Analysis: A Self-Learning Text (second edition). Springer-Verlag.
5. Pestana, M. H. e Gageiro, J.N. (2005). Análise de dados para ciências sociais: A complementaridade do SPSS. Edições Sílabo, Lisboa.
Método de ensino
O ensino processa-se maioritariamente através de ensino prático com a realização de exercícios em SPSS. A comunicação entre os alunos e professores é presencial e através de e-mail. As aulas deverão decorrer em sala com computadores (1 por cada aluno), com uma duração máxima de 120 minutos.
Método de avaliação
A avaliação consistirá num exame escrito em que deverão ser resolvidos exercícios com recurso ao SPSS. Será ainda disponibilizado um conjunto de dados que os alunos deverão analisar recorrendo às metodologias estatísticas ministradas e elaborar um relatório.
A avaliação do ensino é efetuada por questionário de autopreenchimento anónimo e voluntário que recolhe a opinião dos alunos sobre os objetivos, conteúdos programáticos, sistema de avaliação, integração dos temas abordados no módulo, bem como qualidade e desempenho dos respetivos docentes.