Biomedicina · 1º semestre · Bioestatística

Testes estatísticos: resumo para a prova

Resumo de Testes estatísticos da disciplina Bioestatística, com o que mais cai na prova, questões comentadas e flashcards.

O que mais cai na prova

  • Valor-p pequeno (< α) leva à rejeição de H0; não comprova H1 de forma absoluta.
  • Erro tipo I é rejeitar H0 verdadeira (falso positivo); erro tipo II é não rejeitar H0 falsa (falso negativo).
  • Teste t compara 2 médias; ANOVA compara 3 ou mais médias; ambos exigem dados aproximadamente normais.
  • Qui-quadrado é usado para associação entre variáveis categóricas (tabelas de contingência).
  • Testes não paramétricos (Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis) são alternativas quando não há normalidade.

Resumo

O que são testes estatísticos

Testes estatísticos são ferramentas para decidir, com base em uma amostra, se existe evidência suficiente para rejeitar uma suposição inicial sobre a população. Essa suposição é chamada de hipótese nula (H0), que geralmente afirma ausência de diferença ou de associação (ex.: "os dois grupos têm a mesma média"). A hipótese alternativa (H1) é o que o pesquisador quer demonstrar (ex.: "os grupos diferem").

Lógica do teste de hipóteses

O raciocínio é por contradição: assume-se H0 verdadeira e calcula-se qual a probabilidade de obter um resultado tão extremo quanto o observado, caso H0 seja realmente verdadeira. Essa probabilidade é o valor-p. Se o valor-p for menor que o nível de significância (α), geralmente 0,05, rejeita-se H0, considerando o resultado estatisticamente significativo. Se não, não se rejeita H0 (não significa que H0 seja verdadeira, apenas que não há evidência suficiente contra ela).

Erros tipo I e tipo II

  • Erro tipo I (α): rejeitar H0 quando ela é verdadeira (falso positivo).
  • Erro tipo II (β): não rejeitar H0 quando ela é falsa (falso negativo).
  • O poder do teste (1-β) é a capacidade de detectar uma diferença real quando ela existe; aumenta com amostras maiores.

Escolhendo o teste certo

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Questões comentadas

Questão 1

Em um estudo comparando o efeito de um novo medicamento, o valor-p encontrado foi 0,03, com α = 0,05. Qual a interpretação correta?

  1. A) H0 é definitivamente falsa e o medicamento tem efeito clinicamente relevante
  2. B) Deve-se aceitar H0 pois o valor-p é maior que zero
  3. C) O resultado não pode ser interpretado sem conhecer o tamanho da amostra
  4. D) A hipótese alternativa foi comprovada de forma absoluta
  5. E) Há evidência estatística para rejeitar H0, considerando o resultado significativo ao nível adotado
Ver resposta e explicação

Resposta: E) Há evidência estatística para rejeitar H0, considerando o resultado significativo ao nível adotado

Como 0,03 < 0,05, rejeita-se H0 por haver evidência estatística suficiente, mas isso não prova H1 de forma absoluta nem garante relevância clínica (opções 0, 3 e 4 incorretas); a opção 2, embora o tamanho amostral importe para outras análises, não invalida a interpretação do valor-p em si.

Questão 2

Um pesquisador deseja comparar as médias de pressão arterial entre 4 grupos de pacientes submetidos a diferentes dietas, assumindo dados com distribuição normal. Qual teste é mais adequado?

  1. A) Teste qui-quadrado
  2. B) Teste t de Student pareado
  3. C) ANOVA
  4. D) Correlação de Pearson
  5. E) Teste de Mann-Whitney
Ver resposta e explicação

Resposta: C) ANOVA

ANOVA é indicada para comparar médias de três ou mais grupos com dados normais; o teste t compara apenas 2 grupos, qui-quadrado é para variáveis categóricas, correlação de Pearson mede associação linear e Mann-Whitney é não paramétrico para 2 grupos.

Flashcards para revisar

O que é hipótese nula (H0)?

É a suposição inicial de que não há diferença ou associação entre os grupos/variáveis estudadas. É o que o teste estatístico tenta refutar.

O que representa o valor-p?

É a probabilidade de observar um resultado tão extremo quanto o obtido, assumindo que H0 é verdadeira. Quanto menor, maior a evidência contra H0.

Qual a diferença entre erro tipo I e tipo II?

Erro tipo I é rejeitar H0 quando ela é verdadeira (falso positivo); erro tipo II é não rejeitar H0 quando ela é falsa (falso negativo).

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