Tipo de Análise

Para definir o tipo de análise, é necessário estabelecer se a comparação é entre médias (resposta quantitativa) ou proporções (resposta dicotômica ou categórica).

Quando a resposta é quantitativa, geralmente os dados são resumidos na forma de médias, variâncias e suas derivações. Estudos com este tipo de resposta em geral requerem técnicas mais complexas, assim, neste serviço incluímos apenas quatro alternativas de análise:

• estimação de uma média
  Problema: Estimar um valor médio referente à população de interesse.
  Exemplo: Um médico de um determinado hospital está interessado em saber qual a idade média das mulheres que morrem devido à problemas cardíacos.



• teste de hipótese para uma média (Teste Z)
  Problema: Comparar uma média que se pretende observar com outra já existente, seja em dados de literatura ou em pesquisas anteriores.
  Exemplo: Com base em estudos anteriores estima-se que o tempo de sobrevida médio de pacientes com câncer a partir de um determinado estágio seja de 38.3 meses com um desvio-padrão de 43.3 meses. Um novo tratamento está sendo sugerido e espera-se que os pacientes submetidos a esse tratamento tenham, em média, um tempo de sobrevida maior que as pessoas tratadas com o tratamento tradicional.



• comparação de duas médias ( Teste t de Student)
  Problema: Comparar as médias de duas populações. Neste caso, o pesquisador observa as médias de dois grupos distintos e as compara com o objetivo de saber se os grupos diferem ou não em relação à resposta de interesse.
  Exemplo: Um médico deseja testar o efeito do uso de anovulatórios na pressão sangüínea sistólica de mulheres entre 30 e 35 anos. Para isso pretende selecionar dois grupos, um de mulheres que usam anovulatório e outro de mulheres que não usam, e comparar a pressão dos dois grupos.



• comparação de três ou mais médias (ANOVA)
  Problema: Comparar as médias de três ou mais populações. Neste caso, o pesquisador observa as médias de três ou mais grupos distintos e as compara com o objetivo de saber se os grupos diferem ou não em relação à resposta de interesse.
  Exemplo: Deseja-se investigar o efeito de três tipos de medicamentos em relação à redução da dosagem de glicose no sangue. Com este objetivo, um pesquisador irá selecionar três amostras de pacientes, administrar em cada uma delas um tipo de droga, e em seguida comparar a redução média da dosagem de glicose causada pelos três medicamentos.

Nas quatro situações é necessário que o pesquisador tenha algum conhecimento sobre a variabilidade da resposta de interesse na população (variância). Os critérios mais usados são o uso de pesquisas anteriores, dados de literatura e amostras piloto. Outra alternativa menos precisa, porém menos trabalhosa, seria considerar um intervalo onde estivessem concentrados 95% da população e igualar o comprimento deste intervalo a 4 vezes o desvio-padrão. Este procedimento é baseado no fato de que, para populações aproximadamente simétricas, no intervalo compreendido entre a média mais ou menos 2 desvios-padrão, estão aproximadamente 95% da população.

Na maioria desses casos, os dados são resumidos na forma de proporções. Por exemplo, em um estudo em que a resposta é aparecimento de doença (sim/não), observamos a proporção de doentes e de não doentes. No caso de resposta categórica, de forma análoga, são comparadas proporções de duas categorias. Este serviço oferece as seguintes alternativas de análise:

• estimação de uma proporção
  Problema: Estimar uma proporção referente à população de interesse. Geralmente em pesquisas clínicas esta proporção é a freqüência de um evento ou a prevalência de uma doença. A estimativa é calculada através da especificação pelo pesquisador da proporção suposta e da precisão desejada, que pode ser absoluta ou relativa.
  Exemplo (precisão absoluta): Um pesquisador deseja estimar a prevalência de tuberculose em sua cidade entre crianças até 5 anos de idade. Ele supõe que a verdadeira taxa dificilmente excede 20% e deseja que a diferença entre a prevalência real e estimada seja de até 5%.
  Exemplo (precisão relativa): Se no exemplo acima, o pesquisador ao invés de arbitrar a precisão absoluta de 5%, optasse por uma precisão de 10% em relação à prevalência de 20%, sua precisão relativa seria de 2% (10% de 20%).
  Obs: Quando o pesquisador não tiver elementos para arbitrar uma proporção suposta, deve escolher a proporção de 50%, que resultará na maior amostra possível.



• teste de uma proporção
  Problema: Comparar uma proporção a ser observada com outra já existente, seja em dados de literatura ou em pesquisas anteriores. Muitas vezes este tipo de problema ocorre quando se tem dúvida a respeito de alguma proporção já conhecida, ou então quando se deseja comparar a proporção de um estudo já concluído com outro que se pretende fazer. Exemplo: A proporção de pacientes de câncer curados após 5 anos de tratamento é, segundo a literatura, de 50%. Um pesquisador deseja investigar se esta taxa é verdadeira para um determinado hospital sendo que, só há interesse em rejeitar a hipótese de igualdade se a taxa do hospital for inferior à da literatura.



• comparação de duas proporções
  Problema: Comparar as proporções de duas populações. Neste caso, o pesquisador observa as proporções em dois grupos distintos e as compara com o objetivo de saber se a proporção de interesse é a mesma nos dois grupos ou não.
  Exemplo: Acredita-se que a proporção de pacientes que apresentam complicações após um tipo de cirurgia é de 5% enquanto que a proporção de pessoas que têm complicações após um segundo tipo de cirurgia é de 15%. Deseja-se fazer uma pesquisa com o intuito de comprovar estatisticamente que o primeiro tipo de cirurgia é mais eficiente que o segundo.



• estudo caso-controle
  Problema: Comparar um grupo de doentes (casos) e um grupo de pessoas não doentes (controles). O objetivo é verificar se os casos diferem significativamente dos controles, em relação à exposição a um dado fator de risco.
  Exemplo: A eficácia da vacina BCG na prevenção da tuberculose está em dúvida e um estudo foi designado para comparar a taxa de vacinação entre um grupo de pessoas tuberculosas e um grupo controle.



• estudo de coorte
  Problema: Comparar um grupo exposto a um fator de risco e outro grupo não exposto. Visa verificar se indivíduos expostos ao fator de risco desenvolvem a doença em questão, em maior ou menor proporção, do que um grupo de indivíduos não expostos.
  Exemplo: Duas terapias para um determinado tipo de câncer estão sendo avaliadas por um estudo de coorte. Pacientes serão aleatorizados entre os tratamentos A e B e seguidos por 5 anos após o início do tratamento até o reaparecimento (reocorrência) da doença. O tratamento A é uma nova terapia que será amplamente utilizada se demonstrado que ela reduz à metade o risco de reocorrência nos primeiros 5 anos de tratamento.

Laboratório de Epidemiologia e Estatítisca.
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