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Estatística analítica Editar

Editora: Larissa F.

Colaboradores: Airton, Danilo, Guilherme, Luiz, Oquesana.


Variáveis e Testes:Editar

-Variável de desfecho: pode ser dicotômica ou contínua. A variável de desfecho é o resultado final. Ex: A evolução para uma doença, para a cura, etc.Editar

Ex: desenvolvimento de câncer de pulmão, infarto agudo do miocárdio, nível de colesterol.

-Variável preditora: pode ser dicotômica ou contínua. A variável preditora é aquela pEditar

ara a qual há uma associação possível com a variável de desfecho.Editar

Ex: Tabagismo, IMC.

-Teste do Qui- quadrado: quando as duas variáveis são dicotômicas. Ele é mais fácil de calcular. Qualquer tipo de variável pode-se transformar em uma dicotômica, basta definir um valor para corte.Inclusive variáveis contínuas podem se transformar em variáveis dicotômicas.Editar

- Teste t: quando a variável preditora é contínua e a de desfecho é dicotômica ou vice-versaEditar

- Coeficiente de correlação: as duas variáveis são contínuasEditar

- Variável Dicotômica: uma variável tem dois valores possíveis. Ex: sexo masculino ou feminino, sim ou não.Editar

Download (1).jpg

www.llcinformatica.com.br

Tabela de contingência:Editar

Mede o relacionamento entre duas variáveis. Cruza-se a variável de desfecho com a preditora. Com essa tabela pode-se avaliar a sensibilidade e a especificidade. A especificidade é a probabilidade de um indivíduo não doente ter teste negativo. Editar

Patognomônico= teste 100% específico. Editar

Na tabela abaixo se fizermos A/ A+ B obteremos a taxa de verdadeiros positivos.Editar

Doença presente Doença ausente Total
Fator presente A B A + B
Fator ausente C D C+ D
Total A + C B + D A +B +C+D


Teste qui-quadrado:Editar

Downloa.jpg

www.llcinformatica.com.br

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É um teste de hipóteses que se destina a encontrar um valor da dispersão para duas variáveis nominais, e avaliar a associação existente entre variáveis qualitativas. É um teste não paramétrico, ou seja, não depende de parâmetros populacionais, como média e variância.

O princípio básico deste teste é comparar proporções, isto é, as possíveis divergências entre as frequências observadas e esperadas para um certo evento.

O teste é utilizado para:

1.   Verificar se a frequência com que um determinado acontecimento observado em uma amostra se desvia significativamente ou não da frequência com que ele é esperado. 

2. Comparar a distribuição de diversos acontecimentos em diferentes amostras, a fim de avaliar se as proporções observadas destes eventos mostram ou não diferenças significativas ou se as amostras diferem significativamente quanto às proporções desses acontecimentos.

Para aplicar o teste é preciso que:  

1. Os grupos sejam independentes 

2. Os itens de cada grupo sejam selecionados aleatoriamente 

Portanto, basicamente esse teste testa se existe ou não independência entre as variáveis que estão organizadas de maneira categórica. Elas não precisam necessariamente ser dicotômicas, mas é o que geralmente ocorre.

Pressupostos:

1. As observações são independentes. Cada medida deve ser independente, não pode haver vínculo entre as medidas.

2. Cada observação pertence a uma única categoria.

3. Amostra maior que 20 observações ( valores em cada célula >= 5).


Coeficiente de correlação (Pearson):Editar

Eixo x: uma variável contínua

Eixo y: outra variável contínua

Pressupostos:

1. Unidades são selecionadas ao acaso

2. X e Y têm medidas independentes

3. Cada unidade apresenta valores de X e Y

Quando o coeficiente for de 0,75 a 1 considera-se uma forte correlação. O nº 1 representa a correlação perfeita.


Coeficiente de Determinação (R²):
News 018.jpg

http://www.estatexport.com.br/

Editar

É utilizado às vezes como reforço do coefiente de correlação. Mede quanto da variação de uma variável pode ser explicada pela variação da outra.

R²= r²

Ex: se r= 0,50 então R²=0,25

25% da variabilidade de X pode ser explicada por Y.



Referências bibliográficas

1.FABRE, L. Anotação da aula da Disciplina de Informática em Saúde. UNIVILLE. 11/04/2013

2. http://leg.ufpr.br/~silvia/CE003/node76.html

3. www.ufpa.br/dicas/biome/biopdf/bioqui.pdf

Links:

1. http://www.youtube.com/watch?v=qKQuCYkt3BI‎

2.http://www.youtube.com/watch?v=XJroWuvqGoQ

3. http://www.youtube.com/watch?v=JmVyFb7yfJk



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