Disciplina Discipline RPP5723
Fundamentos de Bioestatística

Fundamentals of Biostatistics

Área de Concentração: 17144

Concentration area: 17144

Criação: 02/10/2017

Creation: 02/10/2017

Ativação: 02/10/2017

Activation: 02/10/2017

Nr. de Créditos: 2

Credits: 2

Carga Horária:

Workload:

Teórica

(por semana)

Theory

(weekly)

Prática

(por semana)

Practice

(weekly)

Estudos

(por semana)

Study

(weekly)

Duração Duration Total Total
1 6 3 3 semanas 3 weeks 30 horas 30 hours

Docentes Responsáveis:

Professors:

Edson Zangiacomi Martinez

Fabio Carmona

Objetivos:

O objetivo da disciplina é oferecer aos estudantes uma introdução aos métodos bioestatísticos. A disciplina tem foco nas técnicas de estatística descritiva e inferencial, com ênfase na seleção adequada de ferramentas e interpretação de resultados. Ao final da disciplina, os estudantes devem estar aptos a: • Organizar, resumir e descrever dados qualitativos e quantitativos. • Diferenciar correlação e concordância. • Definir e diferenciar populações e amostras. • Definir e diferenciar parâmetros e estatísticas. • Interpretar uma variedade de testes de hipóteses. • Obter e interpretar intervalos de confiança para médias populacionais e proporções. • Escolher um método adequado para comparar proporções entre dois grupos. • Construir um intervalo de confiança 95% para a diferença entre médias populacionais. • Diferenciar “significância estatística” e “significância clínica”. • Conduzir análises estatísticas simples.

Objectives:

Statistics plays a key role in the health research. Thus, it is desirable that the students develop skills in obtaining, organization, presentation, analysis and correct interpretation of data.

Justificativa:

A estatística exerce um papel fundamental na pesquisa na área da saúde, sendo desejável que os estudantes desenvolvam conhecimentos quanto à obtenção, organização, apresentação, análise e correta interpretação dos dados.

Rationale:

Statistics plays a key role in the health research. Thus, it is desirable that the students develop skills in obtaining, organization, presentation, analysis and correct interpretation of data.

Conteúdo:

• Variáveis. • Estatística descritiva: medidas de tendência central e variabilidade, gráficos, histogramas, box plots. • Correlação e coeficientes de correlação. • Medidas de concordância para variáveis quantitativas e qualitativas. • Noções de probabilidade: conceitos de probabilidade, probabilidade condicional. • Distribuições discretas de probabilidade: Bernouli, binominal e Poisson. • Distribuições contínuas de probabilidades: normal, t de Student, qui-quadrado e F de Snedecor. • Métodos de amostragem. • Distribuição amostral da média. • Erro padrão: uso e interpretação. Diferença entre desvio padrão e erro padrão. • Inferência estatística: estimação por intervalo e testes de hipóteses. • Testes de hipóteses: tipos de erro, nível de significância, poder do teste. • Estimação por ponto e por intervalos. • Diferença entre duas médias: intervalos de confiança e testes de hipóteses. • Inferências para uma proporção e para a diferença entre duas proporções. • Testes de hipóteses que utilizam a distribuição qui-quadrado. • Determinação do tamanho amostral. • Discussão sobre evidência, significância estatística e significância clínica. • Introdução à ANOVA (análise de variância). • Métodos não paramétricos.

Content:

Variables. • Descriptive statistics: measures of central tendency and variability, graphics, histograms, box plots. • Correlation and coefficients of correlation. • Measures of agreement for qualitative and quantitative variables. • Notions of probability: concepts of probability, conditional probability. • Discrete probability distributions: Bernoulli, binomial and Poisson. • Continuous probability distributions: normal, Student’s t, chi-square and Snedecor’s F. • Sampling methods. • Sampling distribution of the mean. • Standard error: use and interpretation. Difference between standard deviation and standard error. • Statistical inference: interval estimation and hypothesis testing. • Hypothesis testing: types of error, level of significance, power. • Point estimation and interval estimation. • Difference between two means: confidence intervals and hypothesis testing. • Inferences for a proportion and for the difference between two proportions. • Hypothesis testing using the chi-square distribution. • Sample size determination. • Discussion on evidence, and statistical and clinical significance. • An introduction to ANOVA (analysis of variance). • Nonparametric methods.

Forma de Avaliação:

Avaliação escrita ao término da disciplina.

Type of Assessment:

The students will give a written evaluation at the end of the course.

Observação:

Disciplina obrigatória para os alunos do curso de Mestrado e Doutorado Direto do Programa de Pós-Graduação em Saúde da Criança e do Adolescente

Notes/Remarks:

These classes are compulsory for students of the Masters and Direct Doctorate courses of the Postgraduate Program in Health of the Children and Adolecent at the Ribeirão Preto Medical School.

Bibliografia:

1. PAGANO M, GAUVREAU K. Princípios de Bioestatística. Tradução da 2a ed. norte-americana. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2004. 2. ALTMAN DG. Practical Statistics for Medical Research. London: Chapman & Hall, 1990. 3. MARTINEZ EZ. Bioestatística para os cursos de graduação da área da saúde. São Paulo: Blucher, 2015. 4. ALTMAN D, MACHIN D, BRYANT T, GARDNER S. Statistics with Confidence: Confidence Intervals and Statistical Guidelines. 2nd edition. BMJ Books, 2000. 5. WAGNER MB. Significância com confiança? Jornal de Pediatria 1998; 74(4):343-346. 6. STREINER DL. Maintaining standards: differences between the standard deviation and standard error, and when to use each. Can J Psychiatry 1996;41:498-502. 7. CARLIN JB, DOYLE LW. Statistics for clinicians: describing and displaying data. J Paediatr Child Health 2000; 36:270-274. 8. ALTMAN DG, BLAND JM. Absence of evidence is not evidence of absence. BMJ 1995; 311:485. 9. ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics notes: variables and parameters. BMJ 1999; 318:1667. 10. ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics notes: the use of transformation when comparing two means. BMJ 1996; 312:1153. 11. ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics notes: Comparing several groups using analysis of variance. BMJ 1996:312:1472-1473. 12. GRIMES DA, SCHULZ KF. An overview of clinical research: the lay of the land. The Lancet 2002; 359:57-61. 13. ALTMAN DG. Why we need confidence intervals. World J Surg 2005; 29:554-556. 14. TURK DC. "Statistical significance and clinical significance are not synonyms!". Clin J Pain. 2000;16(3):185-7. 15. HOULE TT, STUMP DA. Statistical significance versus clinical significance. Semin Cardiothorac Vasc Anesth. 2008;12(1):5-6. 16. BRAITMAN LE. Confidence intervals assess both clinical significance and statistical significance. Ann Intern Med. 1991; 114(6):515-7.

Bibliography:

1. PAGANO M, GAUVREAU K. Princípios de Bioestatística. Tradução da 2a ed. norte-americana. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2004. 2. ALTMAN DG. Practical Statistics for Medical Research. London: Chapman & Hall, 1990. 3. MARTINEZ EZ. Bioestatística para os cursos de graduação da área da saúde. São Paulo: Blucher, 2015. 4. ALTMAN D, MACHIN D, BRYANT T, GARDNER S. Statistics with Confidence: Confidence Intervals and Statistical Guidelines. 2nd edition. BMJ Books, 2000. 5. WAGNER MB. Significância com confiança? Jornal de Pediatria 1998; 74(4):343-346. 6. STREINER DL. Maintaining standards: differences between the standard deviation and standard error, and when to use each. Can J Psychiatry 1996;41:498-502. 7. CARLIN JB, DOYLE LW. Statistics for clinicians: describing and displaying data. J Paediatr Child Health 2000; 36:270-274. 8. ALTMAN DG, BLAND JM. Absence of evidence is not evidence of absence. BMJ 1995; 311:485. 9. ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics notes: variables and parameters. BMJ 1999; 318:1667. 10. ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics notes: the use of transformation when comparing two means. BMJ 1996; 312:1153. 11. ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics notes: Comparing several groups using analysis of variance. BMJ 1996:312:1472-1473. 12. GRIMES DA, SCHULZ KF. An overview of clinical research: the lay of the land. The Lancet 2002; 359:57-61. 13. ALTMAN DG. Why we need confidence intervals. World J Surg 2005; 29:554-556. 14. TURK DC. "Statistical significance and clinical significance are not synonyms!". Clin J Pain. 2000;16(3):185-7. 15. HOULE TT, STUMP DA. Statistical significance versus clinical significance. Semin Cardiothorac Vasc Anesth. 2008;12(1):5-6. 16. BRAITMAN LE. Confidence intervals assess both clinical significance and statistical significance. Ann Intern Med. 1991; 114(6):515-7.