sábado, 25 de setembro de 2010
Análise de Sobrevivência... o que é?!
Hoje eu gostaria de comentar sobre uma disciplina muitíssimo interessante que estou estudando neste semestre: Para os engenheiros chama-se confiabilidade. Para os médicos sobrevida. E para os estatísticos Análise de Sobrevivência.
Em AS, a variável resposta é o tempo até a ocorrência de um evento de interesse. Esse tempo é denominado TEMPO DE FALHA, podendo ser o tempo até a morte de um paciente, bem como até a cura ou recidiva(recorrência da doença) ou ainda o tempo de vida de uma lâmpada.
A principal característica dos dados de AS é a presença de CENSURA, que é a observação parcial da resposta. Isto refere-se a situações que, por algum motivo, o acompanhamento do paciente é interrompido, seja porque o paciente mudou de cidade, o estudo terminou para análise dos dados ou o paciente morreu de uma causa diferente da estudada. Sem a presença de censura, as técnicas estatísticas clássicas como regressão e planejamento de experimentos, poderiam ser utilizadas na anáise deste tipo de dados, com alguns ajustes, é claro.
São exemplos de aplicações de AS:
- Um esudo clínico aleatorizado foi realizado para investigar o efeito da terapia com esteróide no tratamento de hepatite viral aguda(Gregory et al., 1976). Os pacientes serão acompanhados até a morte, ou até a perda do acompanhamento ou até o final do estudo(16 semanas).
- Engenheiros desejam saber qual a probabilidade do tempo de vida de uma nova lâmpada ser maior que 1500 horas. Ou ainda, compará-la com outras lâmpadas ja existentes no mercado. As lâmpadas serão ligadas e acompanhadas por 1 mês.
Sendo um pouco mais específico, a diferença basicamente é que em AS a verossimilhança incorpora a censura enquanto que em outras técnicas a censura é ignorada.
Um ótima referência, em português, é ANALISE DE SOBREVIVENCIA APLICADA do Colosimo e Giolo(2005).
Abraço de um sobrevivente! (Até então...rs)
"- Não fale em anjos por aqui.
- Por que? Eles não acreditam?
- Sim , acreditam.
- Então, porque ficariam surpresos em ver um?"
Diálogo entre George Bailey e o anjo Clarence em A Felicidade não se compra.
sexta-feira, 17 de setembro de 2010
Amostragem Não-probabilística. Que onda é essa?!
Em ano eleitoral pesquisas eleitoreiras são feitas a exaustão(estima-se que este mercado movimente até 200 milhões/ano), mas o que poucos sabem é que, em sua maioria, os intitutos utilizam amostragem não-probabilística e divulgam seus resutados com margem de erro, nivel de confiança... ou seja, argumentos probabilisticos.
A enooorme diferença entre a amostragem probabilística e não-probabilística é a seguinte:
Para a amostragem probabilística, aleatoriedade é uma característica do processo de seleção, na amostragem não-probabilística, uma suposição(
há um pressuposto de que há uma distribuição uniforme das características da população. Isto é o que faz com que o pesquisador acredite que se uma amostra é representativa, os resultados irão ser precisos).
Pesa contra a amostragem não-probabilística:
- não
há maneiras de estimar a probabilidade de qualquer elemento que está sendo incluídas na amostra
- não é possivel estimar a variabilidade ou identificar possíveis tendências
- como não foram utilizados conceitos probabilísticos, sua generalização é questionável
- permite comentários descritivos sobre a própria amostra são desejados
- são rápidos, baratos e convenientes(pressa é um dos fatores imprescindíveis para uma ótima pesquisa durante um ano eleitoral)
- inviabilidade da realização de amostragem probabilística
- permite testar questionários e alguns estudos preliminares durante a fase de desenvolvimento de uma pesquisa.
Sendo assim, os institutos fazem suposições indevidas para calcular o tamanho da amostra e selecionam seus entrevistados de forma não-probabilística(geralmente por quotas...).
Antes que alguém me pergunte como isto continua a acontecer, pois tais suposições são indevidas, e pq nenhuma autoridade estatística toma alguma atitude(os conselhos so servem para cobrar mensalidade segundo boatos...), ouso responde-los: FALTA CONHECIMENTO ESTATÍSTICO DOS CLIENTES E DA POPULAÇÃO EM GERAL! SIMPLE AS THAT!
Para ler mais sobre amostragem não-probabilística visite este site da Statican - 'O IBGE do Canadá'.
Ou se quiser ter uma melhor ideia da crítica feita pelos amostristas probabilistas aos não-probabilistas, veja este artigo interessantíssimo do Professores José Ferreira de Carvalho(Statistika) e do Cristiano Ferraz(UFPE).
Um abraço probabilistico!
"- Ela não está feliz com você!
- Ninguém casado é feliz, seu idiota."
Diálogo entre Simmons e Clarke em Funny People.
sábado, 4 de setembro de 2010
Humor estatístico
Com muito esforço, consegui um tempinho(deltat para os matemáticos...hehe) para compartilhar algumas anédotas(em português de Portugal) que encontrei no site da Alea - Acção Local de Estatística Aplicada. Para os estatísticos, o site é um muito bom! O endereço é: http://alea-estp.ine.pt/
Se todos professores criativos fossem assim...
Vejamos se vc entende esta 'pérola'...
Esta é a última e a minha preferida. A frase é atribuída a um discípulo de Deming(um dos maiores nomes da amostragem de todos os tempos...)
Abs e otimo fds!!!
“Agora você tem de checar todos esses diferentes portais, apenas para ser rejeitada por sete tecnologias. É exaustivo.”
Mary, em Ele não está tão a fim de você.
quinta-feira, 26 de agosto de 2010
Deve-Se Acreditar Em Um Estudo Estatístico?
Resolvi listar 8 tópicos básicos e muitíssimos simples e que nos permitem fazer uma avaliação crítica de quaisquer estudo estatístico. A fonte é o Statistical Reasoining for everyday life, 2ª Ed. Não irei comentar nenhum dos tópicos no momento, e sim no momento oportuno.
Os 8 tópicos para avaliação crítica de um estudo estatístico são:
"1. Identifique o objetivo do estudo, a população considerada e o tipo de estudo
2. Considere a fonte, principalmente em relação à tendenciosidade
3*. Analise o método de amostragem
4. Procure problemas na definição ou na mensuração da variável de interesse
5. Preste atenção ao confudimento que pode invalidar conclusões
6. Considere a colocação e o fraseado de qualquer pesquisa
7. Certifique-se que os gráficos representam os dados corretamente e que as conclusões estão devidamente justificadas
8. Considere se as conclusões alcançam ou não os objetivos do estudo, se fazem sentido ou não, e se tem significado prático."
Atenção aos pesquisadores da área médica: significância estatística não é a mesma coisa de significância clínica(conforme a abrangência dos temas, falarei mais sobre isso...)
* Quando necessário a utilização das técnicas de amostragem.
Boas críticas estatísticas!
– Você percebe como é ingênuo? Presidentes e senadores não mandam matar pessoas.
– Ah, quem é que está sendo ingênuo, Kay?"
Conversa entre Michael Corleone e Kay Adams, em O Poderoso Chefão.
quinta-feira, 19 de agosto de 2010
Uma Senhora toma chá... e O andar do bêbado
O primeiro conta a história da estatística desde Pearson e Fisher... de forma muito empolgante! Merece destaque o prefácio à edição brasileira onde o autor cita alguns nomes brasileiros de destaque em suas respectivas áreas. ( O Prof. Damião N. da Silva - UFRN é citado quando o assunto é amostragem, convenhamos, não é nenhuma novidade...). Momentos de enorme importância para a estatística são lembrados por Salsburg... coisas que não se aprendem em sala de aula. Por exemplo: porque Pearson e Fisher não se falavam? Quem foi o estatístico norte-americano que revolucionou a industria do Japão pós-segunda guerra?
Conforme foi atestado pela crítica: "Salsburg tem um conhecimento enciclopédico..."
Enfim, galera vale a pena! A leitura de Uma senhora toma chá... é muito agradável e interessante para os estatísticos e não-estatísticos.
Gente, o segundo livro, que ganhei do meu Tutor do PET :) , não achei tão empolgante quanto o primeiro, mas igualmente interessante! Mlodinov trata de asuntos do nosso dia-a-dia, que envolvem o acaso, com muita naturalidade. Até mesmo para quem não gosta de estatística ou probabilidade, é de leitura fácil.
Em meio aos fatos históricos, o autor sempre descreve a motivação que levou às descobertas apresentadas. Se no início foram, apenas, os jogos de azar, hoje em dia o clima e o mercado financeiro podem, muitas vezes, ser explicados através de modelos probabilísticos.
Por exemplo: "Muitos usuários do iPod Shufle duvidavam da aleatoriedade com que as músicas eram tocadas, pois algumas vezes um mesmo artista ou música tocava mais de uma vez. A saída encontrada por Steve Jobs, segundo o livro, foi reprogramar o iPod para que evitasse repetições e deixá-lo menos aleatório para parecer mais aleatório."
Enfim, é uma ótima forma de adquirir uma boa noção sobre aleatoriedade sem ter que estudar nehuma disciplina...
Bem galera é isso, acho que se eu falar mais vai perder a graça...
Leituras mais do que recomendadas para os fãs de obras de divulgação científica.
Quem tiver algum pedido, sinta-se a vontade! hehe
Abraço aleatório a todos!
"Não é o que se sabe, e sim o que se pode provar no tribunal."
De Nick para Clyde (e vice-versa) em Código de Conduta.