sábado, 25 de setembro de 2010

Análise de Sobrevivência... o que é?!

Identificar fatores de risco e/ou prognóstico para uma doença é um objetivo que aparece com frequência em estudos clínicos. A comparação de drogas ou diferentes opções terapêuticas é outro objetivo usualmente encontrado neste tipo de estudo.

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?!


O objetivo deste post é fazer uma breve comentário sobre amostragem não-probabilística. Conceitos básicos são pré-requisitos para um maior entendimento. Para consulta-los(em inglês) clique aqui.

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





Apesar destes inconvenientes, os métodos de amostragem não-probabilística podem ser úteis e tem como principais benefícios:

- 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

Pessoal, o quê que as provas não fazem com a gente, né?!
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/


Uma breve associação entre estatística e um poste... rs


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...)


Pessoal, por hora é isso... espero que tenham se divertido!
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.