Bioestatística

Bioestatística I – Primeiro 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.

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Em 2024, a princípio, as aulas estão planejadas para os dias:

• 09 de abril

• 11 de abril

• 16 de abril

• 18 de abril

• 23 de abril

• 25 de abril

• 30 de abril

• 02 de maio

• 09 de maio

• 14 de maio

• 16 de maio

• 21 de maio

• 23 de maio

• 28 de maio

• 06 de junho

• 11 de junho

• 13 de junho

• 18 de junho

• 20 de junho

• 25 de junho

• 27 de junho

• 04 de julho

• 11 de julho

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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

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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

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Aula 3

- Slides - Estatística descritiva

- Vídeo: REDCap Software para Captura Eletrônica de Dados

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

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Aula 4

​- Slides - Estatística descritiva - Box plots

- Artigo: Description of continuous data using bar graphs

- Artigo: Visualizing samples with box plots

- Vídeo - Histogramas

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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

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Aula 6

- Slides - Noções de probabilidade

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Aula 7

- Slides - Coeficiente kappa

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Aula 8

- Slides - Curva normal

- Áreas sob a curva normal - GeoGebra

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Aula 9

- Slides - Distribuição amostral da média

- Slides - Intervalos de confiança

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

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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.

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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

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Aula 12

- Slides - Teste qui-quadrado de Pearson

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Aula 13

- Slides - Teste exato de Fisher

- Video - Teste de McNemar

- Slides - Valores p

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Aula 14

- Slides - ANOVA

- Slides - Concordância

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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

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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

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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.

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Calendário da disciplina - 2019

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Aula 1

- Slides 01 - Introdução

- Slides 02 - Regressão linear simples

- Banco de dados - capacidade total pulmonar (Excel)

- Common Statistical Myths

- Artigo: Kim (2019)

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Aula 2

- Slides 03 - Análise de resíduos - ANOVA

- Slides 04 - Regressão linear múltipla

- Livro: Beyond Multiple Linear Regression

- Slides 05 - Origem - Exemplo

- Artigo: Alves et al. (2009)

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Aula 3

- Slides 06 - Regressão logística 1

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

- Artigo: Medeiros et al. (2003)

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Aula 4

- Slides 07 - Regressão logística 2

- Slides 08 - Regressão logística 3

- Banco de dados - Mammography Experience Study (Excel)

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

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Aula 5

- Slides 09 - Análise de sobrevivência 1

- Artigo: Bewick et al. (2004)

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Aula 6

- Slides 10 - Análise de sobrevivência 2

- Slides 11 - Análise de sobrevivência 3

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Aula 7

- Vídeo - Desmistificando a Inteligência Artificial - CeTIRP

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Aula 8

- 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 1

- Slides - Machine learning 2

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Sobre a avaliação

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

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