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Materiais das disciplinas de pós-graduação

Bioestatística IPrimeiro semestre

Objetivos:

Estimular o aprendizado de conceitos fundamentais da bioestatística, estudando as técnicas para a obtenção, apresentação e análise de dados.
Estimular a aplicação destes conhecimentos e métodos nas atividades de ensino, pesquisa e atuação em saúde, estimulando o aluno a interpretar e criticar os resultados de estudos científicos.

Aula 1

- Formulário para projetos de pesquisa (Word)

- Slides - Introdução - Bioestatística I

- Slides - A pergunta do estudo

- Slides - Variáveis

- Texto - Ciência Hoje - Não existe ciência exata

Aula 2

- Slides - Desenhos de estudos

- Epidemiology 2002 - The Lancet

- Epidemiology 2005 - The Lancet

- Texto - João Ubaldo Ribeiro - Os números não mentem

- Texto - João Ubaldo Ribeiro - Não somos todos burros

Aula 3

- Slides - Estatística descritiva

- Vídeo: REDCap Software para Captura Eletrônica de Dados

- Artigo: Altman e Bland (2005). Standard deviations and standard errors

Aula 4

​- Slides - Estatística descritiva - Box plots

- Artigo: Description of continuous data using bar graphs

- Artigo: Visualizing samples with box plots

- Vídeo - Histogramas

Aula 5

- Slides - Correlação

- Game - Guess the Correlation

- Exemplo - expectativa de vida e aparelhos de TV

- Exercício - coeficiente de correlação

- Dados para o exercício - coeficiente de correlação (Excel)

- Texto - Spurious correlations

- Texto - O paradoxo do baixo peso ao nascer

- Texto - Correlação de Chatterjee

- Vídeo - A criminalidade e o consumo de sorvetes

Aula 6

- Slides - Noções de probabilidade

Aula 7

- Slides - Coeficiente kappa

Aula 8

- Slides - Curva normal

- Áreas sob a curva normal - GeoGebra

Aula 9

- Slides - Distribuição amostral da média

- Slides - Intervalos de confiança

- Artigo: Altman (2005). Why we need confidence intervals

Aula 10

- Slides - Teste de Hipóteses

- Texto: Ware (2020). Teapots and unicorns: absence of evidence is not evidence of absence

- Texto: Burton (2016). An invisible unicorn has been grazing in my office for a month… Prove me wrong.

Aula 11

- Slides - Comparação entre duas médias populacionais

- Texto: Coe (2002). It’s the Effect Size, Stupid

- Artigo: Baker (2016). Statisticians issue warning over misuse of P values

- Artigo: Nuzzo (2014). Scientific method: Statistical errors

- Artigo: Amrhein (2019). Scientists rise up against statistical significance

Aula 12

- Slides - Teste qui-quadrado de Pearson

Aula 13

- Slides - Teste exato de Fisher

- Video - Teste de McNemar

- Slides - Valores p

Aula 14

- Slides - ANOVA

- Slides - Concordância

Aula 15

- Slides - Testes não-paramétricos - Conceitos

- Slides - Testes não-paramétricos - Wilcoxon

- Slides - Testes não-paramétricos - KW

- Artigo: Divine (2018). The Wilcoxon–Mann–Whitney procedure fails as a test of medians

- Artigo: Hart (2001). Mann-Whitney test is not just a test of medians: differences in spread can be important

Aula 16

- Slides - Métodos bayesianos

- Artigo: Martinez (2014). Trends in epidemiology in the 21st century: time to adopt Bayesian methods

- Artigo: Pena (2006). Thomas Bayes: o cara!

 

Sobre a avaliação

- Cinco recomendações básicas para a elaboração de testes de múltipla escolha

​

 



 

Bioestatística II Segundo semestre

A disciplina tem foco nas técnicas estatísticas de modelos de regressão e sua utilidade na pesquisa em saúde. O objetivo é oferecer aos estudantes conceitos sobre os vários tipos de técnicas de regressão. Ao final da disciplina, os estudantes devem estar aptos a:
• Entender as diferentes técnicas de análise de regressão e avaliar a adequação de cada modelo ao desenho do estudo.
• Apresentar os resultados de ajustes de modelos de regressão em uma maneira informativa e reconhecer as limitações do modelo utilizado.
• Encontrar o modelo mais apropriado aos dados disponíveis.
• Ajustar um modelo apropriado aos dados.
• Usar programas estatísticos para ajustar modelos de regressão e interpretar os resultados.

Calendário da disciplina - 2024

Aula 1

- Slides 01 - Introdução

Aula 2

- Slides 02 - Regressão linear simples

- Banco de dados - capacidade total pulmonar (Excel)

- Common Statistical Myths

- Artigo: Kim (2019)

Aula 3

- Slides 03 - Regressão linear simples - Análise de resíduos

Aula 4

- Slides 04 - Regressão linear múltipla

- Livro: Beyond Multiple Linear Regression

Aula 5

- Slides 05 - Multicolinearidade

- Artigo: Alves et al. (2009)

Aula 6

- Slides 06 - Regressão logística 1

- Banco de dados - baixo peso ao nascer (Excel)

- Artigo: Medeiros et al. (2003)

- Artigo: pressupostos da regressão logística (Ma et al., 2023)

Aula 7

- Slides 07 - Regressão logística 2

- Slides 08 - Regressão logística 3

- Banco de dados - Mammography Experience Study (Excel)

- Artigo: Pinto-Neto et al. (2002)

Aula 8

- Slides 09 - Análise de sobrevivência 1

- Artigo: Bewick et al. (2004)

- Survival Analysis with R

Aula 9

- Slides 10 - Análise de sobrevivência 2

- Slides 11 - Análise de sobrevivência 3

Aula 10

- Slides 12 - Modelos longitudinais

- Vídeo - Desmistificando a Inteligência Artificial - CeTIRP

Aula 11

- Slides - Machine learning 1

- Slides 12 - Metanálise 1

- Slides 13 - Metanálise 2

- Slides 14 - Metanálise 3

- Slides 15 - Metanálise 4

- Material metanálise

- Texto: Qué es el teorema de Bayes (español)

- Texto: O que é o teorema de Bayes (português)

- Texto: The obscure maths theorem...

- Slides - Machine learning 2

- Slides - Machine learning 3

- Slides - Machine learning 4

Sobre a avaliação

- Cinco recomendações básicas para a elaboração de testes de múltipla escolha

Introdução ao R para Pesquisa em Saúde Segundo semestre

RMS5772 - 6 créditos

O objetivo da disciplina é capacitar alunos de pós-graduação em saúde a utilizar o programa computacional R, para que estejam aptos a organizar os bancos de dados de seus trabalhos científicos, construir gráficos adequados e desenvolver algumas análises de dados.

Página do programa R: https://www.r-project.org/

Calendário das aulas presenciais para o segundo semestre de 2024:

  • 10 de outubro

  • 17 de outubro

  • 24 de outubro

  • 7 de novembro

  • 14 de novembro

  • 21 de novembro

​​

Horário: das 8h15 às 11h15

O conteúdo abaixo se refere a oferecimentos anteriores da disciplina, ainda estou organizando o roteiro para 2024...

Aula 1

 

Apresentação:

- Apresentação, aula 1

Conteúdo:

- Tipos de dados, objetos

- Funções trigonométricas

- Funções de arredondamento

Vídeos:

- What is R?

- SAS Campus Tour

Materiais extras:

- RBloggers: What’s the Best Statistical Software?

Aula 2

Conteúdo:

- Conjuntos de dados, entrada de dados

- Sequências

- Medidas descritivas

- Correlação

- Pacotes R

- Lista de exercícios 1 (não é para entregar)

- Material

Aula 3

- Material

- Lista de exercícios 2 (não é para entregar)

- Dados dos jogadores sul-africanos (lista 2)

- Dados em Excel, exemplo 1

- Dados em Excel, exemplo 2

 

Aula 4

- Material
- RBloggers: Installing R packages

- Funções

- Cores

- Gráfico de barras

- Gráfico de setores

- Gráfico de dispersão

- Lista de exercícios 3 (não é para entregar)

Aula 5

- Material

- Lista de exercícios 4 (não é para entregar)

- Banco de dados - antropo

- Histograma

- Identificando pontos e coordenadas em gráficos

- Parâmetros gráficos

- Distribuições de probabilidade

- Teste qui-quadrado de Pearson, teste exato de Fisher

- Boxplots

- Testes de hipóteses

Aula 6

- Material

- Particionando gráficos

- Regressão linear

- Regressão logística

Aula 7

- Material

- Lista de exercícios 5 (não é para entregar)

Aula 8

- RStudio

- Página: https://www.rstudio.com/

Aula 9

- Material

 

Revisão Sistemática e Metanálise com enfoque em Meta-regressão

 

Faculdade de Odontologia de Araraquara - UNESP

Disciplina do Programa de Pós-Graduação em Odontologia

- Slides 01

- Slides 02

- Slides 03

- Slides 04

- Dados Sterne and Egger

- Outros materiais

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