Parte I: Quesitos propostos:
1- Indique qual das seguintes afirmações é verdadeira e comente sua resposta.
I. Encontrando diferença estatisticamente significante entre dois grupos de uma amostra pequena, o pesquisador pode descartar a possibilidade de erro tipo I. II. Quando a margem de erro é pequena, o nível de confiança é baixo. III. Um intervalo de confiança é um tipo de estimativa pontual. IV. A média da população é um exemplo de uma estimativa pontual.
(A) só I (B) II apenas (C) III apenas (D) IV apenas (E) Nenhuma das opções.
2- O diretor do HULW/UFPB está realizando uma pesquisa sobre a satisfação dos usuários hospitalizados no serviço entre 2000 e 2009, com uma estimativa de 10.000 atendimentos para este período. Ele tem uma lista de 4.000 usuários, incluindo 1.000 pacientes da enfermaria de cirurgia, 1.000 da de clínica médica, 1.000 da de doenças infecciosas e 1.000 da de pediatria. Ele seleciona uma amostra de 400 pacientes, por amostragem aleatória, incluindo 100 pacientes de cada enfermaria. Esta amostragem é aleatória? Justifique.
3- O mascaramento controla os efeitos de confundimento em um estudo experimental?
4- Construa uma hipótese de pesquisa e as hipóteses estatísticas para o seguinte problema: “Deseja-se testar se um analgésico é capaz de eliminar cefaléias, uma hora após a sua administração, em pelo menos 90% dos casos”.
5- Exemplifique um problema de pesquisa para um estudo de coorte e outro para um estudo caso-controle
6- Um investigador supõe que fumar provoca rugas profundas em torno da boca. Para estudar essa hipótese, escolheu aleatoriamente 500 pessoas da mesma faixa etária em um determinado dia. Os dados obtidos foram:
Calcule medida de associação indicada para avaliar se a exposição ao fumo aumenta ou não o risco de ter rugas profundas. Qual a sua conclusão?
7- O rótulo de uma marca de aspirina em comprimidos diz que estes têm uma média de 75 mg do princípio ativo. Vinte desses comprimidos foram testados para ver se a concentração está de acordo, e os resultados foram: 
Estes dados apresentam evidência de a concentração ser diferente de 75 mg?
8- Para ser útil, que características deve ter uma amostra?
9- Diferencie erro aleatório de erro sistemático e exemplifique os dois.
10- Defina “condição necessária” e “condição suficiente” para que determinada variável independente seja causa de uma variável dependente, exemplificando.
Parte II: Resolução
(1) A resposta correta é a (E).
(I) Errada. O erro tipo I equivale ao nível de significância do teste estatístico e ocorre quando o investigador rejeita a hipótese nula (conclui que existe diferença entre os resultados de grupos que estão sendo comparados em relação a alguma variável) quando, na verdade, a hipótese nula é verdadeira (isto é, a diferença não existe). Portanto, ao se encontrar diferença estatisticamente significante entre dois grupos de uma amostra pequena, o pesquisador não pode descartar a possibilidade de erro tipo I, e sim a do erro tipo II (rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira). *Feita correção em 12.07.2010.
(II) Errada. Quando a margem de erro é pequena, o nível de confiança pode ser baixo ou alto. Margem de erro é o erro padrão. Lembrar que "nível de confiança" não é "intervalo de confiança"!
(III) Errada. Um intervalo de confiança é um tipo de estimativa de intervalo, não é um tipo de estimativa pontual.
(IV) Errada. A média da população não é um exemplo de uma estimativa pontual. Uma média da amostra é um exemplo de uma estimativa pontual.
(2) Não, porque cada paciente do total de aproximadamente 10.000 usuários não tem uma chance igual de ser escolhido. A lista disponível para o sorteio tem apenas 4.000 dos 10.000 pacientes atendidos na instituição no período investigado. Uma amostra aleatória simples requer que todos os sujeitos de amostras de tamanho n (neste problema, n é igual a 400) tenham chance igual (e diferente de zero) de ser selecionado. Assim, todas as amostras possíveis de tamanho 400 não permitem uma chance igual de ser selecionado, de modo que esta não pode ser considerada uma amostra aleatória simples.
(3) Não. Os métodos para controlar os fatores de confusão antes de se realizar a pesquisa incluem a randomização e o pareamento. Variáveis de confusão estão associadas tanto com a variável de predição quanto a variável de desfecho, portanto o mascaramento, que minimiza vieses de observação, afetaria apenas o desfecho. O confundimento ocorre quando há uma terceira variável, medida ou não medida, afetando os resultados. O mascaramento controla vieses de informação e mensuração, mas não de confundimento. É preciso lembrar da distinção entre viés e confundimento, o que foi discutido em sala de aula.
(4) (a) Hipótese de pesquisa: É elevada a probabilidade de o analgésico MCO2 suprimir a cefaléia dos alunos do segundo período de Medicina da UFPB após uma hora de uso.
(b) Hipóteses estatísticas: Deseja-se testar se a média amostral é maior que 90%, logo, o teste é monocaudal. As hipóteses serão, portanto:
H0 = x ≤ µ
H1 = x > µ
(5) (a) Estudo de coorte (parte do fator de risco para o desfecho): A prática do uso de chupetas leva ao desmame precoce em crianças nascidas no serviço de Obstetrícia do HULW/UFPB?
(b) Estudo caso-controle (parte do desfecho para o fator de risco): Quais os fatores associados a amputações de extremidades inferiores em pacientes com diabetes mellitus atendidos no serviço de Endocrinologia do HULW/UFPB?
(6) Pelo enunciado, trata-se de um estudo de modelo transversal. Portanto, emprega-se a razão de prevalência (RP) como medida de associação, que é a relação entre a prevalência nos expostos e a prevalência nos não expostos. RP é o sucedâneo do risco relativo.
RP = a / (a+b) / c / (c+d)
RP = 95 / (95+55) / 103 / (103+247)
RP = 0,63 / 0,29
RP = 2,17
Conclui-se, pelos dados encontrados na pesquisa, que o hábito de fumar aumenta o risco de rugas profundas (RP > 1).
(7) Hipóteses estatísticas: H0 - µ = 75 versus H1 - µ ≠ 77
Emprega-se o teste t porque o tamanho da amostra é menor que 30 (20 comprimidos foram analisados). Empregando-se a fórmula do teste t, encontra-se o valor de 3,273 e, portanto, rejeita-se a hipótese nula (t calculado maior que t crítico). Conclui-se que as concentrações do fármaco encontradas nos comprimidos diferem do valor exibido nos rótulos do medicamento.
(8) Amostra quantitativa e qualitativamente representativa da população para a qual se pretende fazer inferência estatística. Representatividade qualitativa tem a amostra cujos elementos típicos se aproximam dos da população originária. Para se obter uma amostra representativa, são necessários tanto a adoção de técnicas probabilísticas de amostragem quanto o adequado cálculo do tamanho da amostra.
(9) O erro aleatório é decorrente do acaso, pela falta de precisão. Trata-se de um componente do erro de medição que varia de uma forma imprevisível quando se efetuam várias medições da mesma grandeza. Em geral, quando se faz a mesma medida várias vezes, os resultados obtidos não serão os mesmos, embora sejam próximos, distribuindo-se em torno de um certo valor médio. A causa desta distribuição é aleatória, e daí o nome para este tipo de erro.
O erro sistemático é decorrente de viés, pela falta de exatidão. A variável não representa um valor que é verdadeiro. Exemplos: Erros sistemáticos podem ocorrer em virtude de instrumentos mal calibrados; assim uma balança não calibrada pode provocar erros na mensuração dos pesos dos sujeitos da pesquisa; outro exemplo é o de que os participantes de uma investigação que não entendem uma pergunta do questionário vão responde-la de forma incorreta.
(10) Uma condição necessária é aquela que precisa ocorrer para que ocorra o fenômeno de que é “causa”. Se X é condição necessária de Y, então Y nunca ocorrerá a não ser que ocorra a condição X. Exemplo: Uma experiência anterior com drogas é uma condição necessária de vício em drogas, pois não ocorreria o vício se o indivíduo nunca tivesse experimentado drogas.
Uma condição suficiente é aquela que é sempre seguida pelo fenômeno de que é “causa”. Se X é uma condição suficiente de Y, então sempre que ocorrer X, ocorrerá Y. Exemplo: a lesão do nervo óptico é uma condição suficiente de cegueira.
Fonte da ilustração desta postagem: http://www.hirelabs.com
*Correção em 12.07.2010: Feita correção na afirmação sobre o erro tipo I (resolução da questão 1 da prova), após verificar o equívoco apontado por Ítalo Ricardo e Germana, da Turma de Medicina 2009.2.
