Ética e Ciência
A estatística como critério na regulação ética da pesquisa
experimentalJ. Landeira-Fernandez
PUC-Rio & UNESA
Introdução
Métodos distintos para a coleta de dados
Estudos de Caso
Estudos Correlacionais
Estudos Experimentais
O desenvolvimento do conhecimento
científico envolve coleta de dados
Método Experimental
Busca descobrir relações de causa e efeito
Droga
Variável Independente
VariávelDependente
Comportamento
VI VD
Método Experimental
O emprego do método experimental
envolve a manipulação da VI.
Problemas Éticos
A Lógica do Método Experimental
Necessidade de pelo menos dois grupos
Uma mesmapopulação
Grupo experimental
Grupo controle
Resultado
Resultado
Os sujeitos são escolhidos
aleatoriamente
VI
X
VD GE
Comparar resultados
VD GC
A Lógica do Método Experimental
Necessidade de um teste estatístico para verificar se existe uma diferença significativa entre os grupos
Resultado
Resultado
Comparar resultados Teste t- student
P < 0,05VI
VIX P > 0,05
Conclusão: a VI não causa a VD. O experimento não
funcionou....
Conclusão: a VI causa a VD. O experimento funcionou !!!VD GE
VD GC
Célula 2
Célula 3 Célula 4
Célula 1
Condição Real
Relação entre VI e VD é VERDADEIRA
Relação entre VI e VD é FALSA
Relação entre VI e VD é FALSA, aceita-se a
hipótese nula- P > 0,05
Relação entre VI e VD é VERDADEIRA, rejeita-sea hipótese nula- P < 0,05T
este
Est
atís
tico
A Estatística Inferencial
ACERTO! a hipótese deque a VI causa a VD é
FALSA
ACERTO! a hipótese deque a VI causa a VD é
VERDADEIRA
ERRO DO TIPO IInfere que a relação é
verdadeira, mas é falsa
ERRO DO TIPO IIInfere que a relação é
falsa, mas é verdadeira
Como ocorre o processo de decisão
Intervalo de Confiança(1-) = 95%
ERRO DO TIPO II
Falso negativo:
Verdadeiro Positivo
(1-): Poder EstatísticoERRO DO TIPO I
Falso positivo: p-value p = 0,05 ou 5%
Condição Real
Relação entre VI e VD é VERDADEIRA
Relação entre VI e VD é FALSA
Relação entre VI e VD é FALSA,
Aceita-se a hipótese nula
Relação entre VI e VD é VERDADEIRA,
Rejeita-se a hipótese nulaTes
te E
stat
ísti
co
A Estatística Inferencial
Como ocorre o processo de decisão
Exemplo de um falso positivo- Alfa
O estudo conclui que uma determinada droga altera um certo comportamento mas essa conclusão não é verdadeira
Um exame de gravidez dá positivo mas na verdade a mulher não está grávida
Exemplo de um falso negativo - Beta
O estudo conclui que uma determinada droga não altera um certo comportamento mas essa conclusão não é verdadeira
Um exame de gravidez dá negativo mas na verdade a mulher está grávida
Intervalo de Confiança(1-) = 95%
ERRO DO TIPO II
Falso negativo:
Verdadeiro Positivo
(1-): Poder EstatísticoERRO DO TIPO I
Falso positivo: p-valuep = 0,05 ou 5%
Condição Real
Relação entre VI e VD éVERDADEIRA
Relação entre VI e VD éFALSA
Relação entre VI e VD éFALSA,
Aceita-se a hipótese nula
Relação entre VI e VD éVERDADEIRA,
Rejeita-se a hipótese nulaTes
te E
stat
ísti
co
A Estatística Inferencial
Como ocorre o processo de decisão
O valor de p indica a significância do teste. Ele é função de dois fatores: a magnitude do efeito e o tamanho da amostra
A Magnitude do Efeito
A distribuição normal: a medida de tendência central e a medida de variabilidade
Média
Desvio Desvio
A Lógica do Método Experimental
Média
Desvio Desvio
Média
Desvio Desvio
Média
Desvio Desvio
Média
Desvio Desvio
Média
Desvio Desvio
Média
Desvio Desvio
Uma mesmapopulação
Grupo experimental
Grupo controle
Resultado
Resultado
VI
XUma mesmapopulação
Grupo experimental
Grupo controle
Resultado
Resultado
VI
XComparar resultados
A Magnitude do Efeito
O efeito da VI: Unicaudal x Bicaudal
Grupo controle Efeito da VIEfeito da VI
A Magnitude do Efeito
d
d
A Magnitude do Efeito
d
O tamanho do efeito (d) é igual à diferença entre as médias dos dois grupos (x1 e x2) dividido pelo desvio padrão geral (s)
>0.2 (baixo), >0.5 (médio) & >0.8 (alto)
A Magnitude do Efeito
Estimativa da magnitude do efeito
Antes de realizar o estudo: buscar na literatura estimativas da magnitude do efeito. Basta
apenas estimar as médias dos grupos e o desvio padrão
Importante realizar um estudo piloto
Deve-se evitar efeitos pequenos, uma vez que para observá-los necessitamos de uma amostra
grande
Qual o tamanho ideal da amostra ?
Se for muito grande, custos desnecessários, perda de tempo, além de sofrimento
desnecessário
Se for muito pequena terá dificuldades para encontrar diferenças significativas
O Tamanho da Amostra
Existe uma análise estatística capaz de estimar o número de sujeitos que deve compor cada
grupo para detectar o feito da VI sobre a VD.
Para realizar essa análise é necessário estimar alguns parâmetros como por exemplo alfa (erro
do tipo I) e beta (erro do tipo II)
O Tamanho do Amostra: Alfa e Beta
Intervalo de Confiança(1-) = 95%
ERRO DO TIPO II
Falso negativo:
Verdadeiro Positivo
(1-): Poder EstatísticoERRO DO TIPO I
Falso positivo: p-valuep = 0,05 ou 5%
Condição Real
Relação entre VI e VD éVERDADEIRA
Relação entre VI e VD éFALSA
Relação entre VI e VD éFALSA,
Aceita-se a hipótese nula
Relação entre VI e VD éVERDADEIRA,
Rejeita-se a hipótese nulaTes
te E
stat
ísti
co
A Estatística Inferencial
O erro alfa (ou do tipo I) ocorre quando se detecta uma diferença devido apenas ao fator chance ou acaso. Falso-positivo. O erro é previamente definido em 5% (0,05). Ou seja, a probabilidade de ocorrência pelo acaso de um resultado positivo é de 1 para 20.
O erro beta (ou tipo II) ocorre quando não se detecta uma diferença que, na realidade, existe. Falso-negativo. Não existe uma orientação clara em relação ao erro beta. No mínimo 20% (0,2). Quanto menor, melhor, uma vez que assim aumentamos o poder do teste (1-), ou seja, a probabilidade de detectar um resultado significativo, se ele de fato existe.
O Tamanho do Amostra: Alfa e Beta
O Tamanho do Amostra: Alfa e Beta
Para calcular a área sob a curva devemos utilizar a distribuição normal padronizada. Assim, precisamos do valor de z associado para alfa e beta.
Por exemplo, para um = 0,05, o Z = 1,64. Para um = 0,1, o Z = 2,47.
O Tamanho do Amostra
Além dos valores de Z e de Z necessitados também estimar o desvio padrão e da diferença entre as médias dos dois grupos
O Tamanho do Amostra: um exemplo
O Tamanho do Amostra
Quando devemos estimar o tamanho da amostra?
Antes do estudo: aspectos éticos e logísticos
Ao longo do estudo: verificar se vale à pena dar continuidade ao estudo
O Poder do Teste Estatístico
Intervalo de Confiança(1-) = 95%
ERRO DO TIPO II
Falso negativo:
Verdadeiro Positivo
(1-): Poder EstatísticoERRO DO TIPO I
Falso positivo: p-valuep = 0,05 ou 5%
Condição Real
Relação entre VI e VD éVERDADEIRA
Relação entre VI e VD éFALSA
Relação entre VI e VD éFALSA,
Aceita-se a hipótese nula
Relação entre VI e VD éVERDADEIRA,
Rejeita-se a hipótese nulaTes
te E
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ísti
co
A Estatística Inferencial
Embora não seja comum, resultados que aceitam Ho deveriam relatar o poder da análise estatística
Conclusões
A estatística geralmente é utilizada para a análise e interpretação de dados que já foram coletados.
A estatística pode também ser útil para guiar o pesquisador a planejar um estudo e tomar decisões acerca dos aspectos éticos
e logísticos ANTES da realização do estudo. Será que vale à pena fazer o estudo ?
Conclusões
Verificar na literatura ou em estudo piloto a magnitude do efeito a ser investigado.
Estimar o tamanho da amostra. Praticamente qualquer efeito de uma VI sobra a VD pode ser demonstrando desde que que
exista uma amostra suficientemente grande.
... o sofrimento desnecessário do animal....
Mas será que vale à pena.....
... o gasto desnecessário de tempo do aluno...
... e o gasto de recursos do orientador?
Conclusões
Gostaria de Agradecer à Claudia Padovan pelo convite
Obrigado!!!
www.nnce.org
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