Estatística

Não aplicável.

1.ª Vertente Teórica:

• Recorre-se a uma metodologia expositiva-ativa de fácil compreensão por parte dos alunos.
• A exposição irá centrar-se na identificação e compreensão dos conceitos teóricos basilares da Estatística e sua relação com a área da Saúde.
• Exposição de cada método e técnica estatística (princípios, pressupostos e algoritmo) em função da realidade clínica e sua transposição para o ambiente informático.

2.ª Vertente Teórico-prática:

• Privilegia-se a aplicação dos conhecimentos aprendizados na teoria com recurso ao software de análise estatística.
• O aluno beneficiará de uma forte componente prática em softwares de análise estatística desde a formação de bases de dados, agregação, transformação e manipulação dos mesmos.
• Aplicação dos diferentes modelos de análise estatística com recurso a software especializado.

3.ª Vertente Prática:

• Privilegia-se a realização de exercícios práticos de Estatística com exemplos ligados à saúde ambiental e saúde em geral.

O aluno deve adquirir conhecimentos de:

1. Métodos e Técnicas Analíticas em Estatística que permitam a compreensão de diferentes fenómenos em saúde.
2. Método de Estimação Amostral e sua Potência de teste em função dos diferentes design’s de investigação que o aluno pode ser confrontado no âmbito médico, clínico e laboratorial.
3. Software de Análise de Dados em Estatística.

O aluno deve adquirir aptidões de:

1. Estimação de Amostras sobre parâmetros populacionais/amostrais, experimentais, coorte e caso-controlo.
2. Criação de “Bases de Dados”, manipulação de indicadores clínicos e laboratoriais (exames, colheitas, parâmetros analíticos, escalas de medida, etc.) e interpretação de resultados.

O aluno deve adquirir competências de:

1. Decisão de Modelos de Análise de Estatística para o estudo de factos reais (prevalência/diagnóstico), previsão de resultados (prognóstico) e escolha de indicadores/índices (métodos multivariados).
2. Validação de métodos de diagnóstico e prognóstico no âmbito clínico.
3. Análise e interpretação de resultados manipulados em software de análise estatística.

Conceitos Gerais: Estatística Descritiva e Estatística Indutiva; Designs Amostrais: Modelos Probabilísticos/Aleatórios e Não Probabilísticos; Estimação de Amostras representativas em função do design de investigação (10h).

Redução de Dados e definição de Escalas de Medição; Medidas de Estatística Descritiva: tabulação de dados, medidas de tendência central e não central e de dispersão; Medidas de Distribuição: Simetria, Achatamento e Distribuição Normal e suas propriedades para a estatística inferencial (20h).

Medidas de Estatística Inferencial: Estimação por Ponto e Testes Estatísticos em função do tipo de estudo (Analíticos, Coorte e Experimental): teste Kappa de Cohen; Teste McNemar; Teste T de Wilcoxon; Teste t-Student para Amostras Emparelhadas; Teste ANOVA para medidas repetidas a I Fator e respetivos testes de Comparações Múltiplas; Teste ANOVA Não paramétrica de Friedman e respetivo teste de Comparações Múltiplas. Teste t-Student para 1 Amostra; Teste de Qui-quadrado da Aderência; Teste de Qui-quadrado de Pearson; Teste de Qui-quadrado de Pearson com Correção de Continuidade de Yates e teste de Fisher; Teste Wilcoxon-Mann-Whitney; Teste t-Student para Amostras Independentes e Teste Levene; Teste ANOVA a I Fator respetivo teste de Comparações Múltiplas; Teste ANOVA não paramétrica de Kruskal-Wallis e respetivo teste de Comparações Múltiplas. Testes de Correlação: Introdução à Covariância; Coeficiente de Correlação Linear de Pearson; Coeficiente de Correlação Ordinal de Spearman. Introdução e Aplicação de Software de Análise Estatística: Criação de Bases de Dados, simulação de fenómenos clínicos consoante os desenhos de estudo (investigação). Aplicação de modelos estatísticos, interpretação de resultados e sua extrapolação para a população (45h).

NAO

Bibliografia Primária

1. Vet, H.C.; Terwee, C.B.; Mokkink, L.B.; Knol, D.L. Measurement in Medicine – Pratical Guide to Biostatistics and Epidemiology. Cambridge University Press, 7th Printing, United Kingdom, 2016.

2. Motulsky, H. “Intuitive Biostatistics – A Nonmathematical Guide to Statistical Thinking”. Completely Revised, Second Edition, Oxford University Press, New York, 2010.

3. Cunha, G.; Martins, M.R.; Sousa, R.; Oliveira, F.F. Estatística Aplicada às Ciências e Tecnologias da Saúde. Lídel: Lisboa, 2007.

4. Pestana, M.H.; Gageiro, J.N. Análise de Dados para Ciências Sociais – A complementaridade do SPSS. 4.ª Ed., (Revista e Aumentada), Edições Sílabo: Lisboa, 2005.

5. Vidal, P.M. “Estatística prática para as ciências da saúde”. Lidel, Lisboa, 2005.

6. Kirkwood, B., Sterne, J. Essentials of Medical Statistics. 2.nd edition. Wiley-Blackwell, 2001.

Bibliografia Secundária

1. Mello, F.C.; Guimarães, R.C. Métodos Estatísticos para o Ensino e a Investigação nas Ciências da Saúde. Edições Sílabo: Lisboa, 2015.

2. Hall, A.; Neves, C.; Pereira, A. Grande Maratona de Estatística no SPSS. Escolar Editora: Lisboa, 2011.

3. Elizabeth Reis, Rosa Andrade, Teresa Calapez e Paulo Melo. Exercícios de Estatística Aplicada – Vol. 2 (3ª Edição revista e corrigida). Editor: Edições Sílabo, Edição: janeiro de 2021

4. Marôco, J. Análise Estatística com o SPSS Statistics. 8.ª Edição, Lisboa, 2012. Editor: ReportNumber, Edição: Março de 2021

5. Figueiredo, F. Estatística Descritiva e Probabilidades – Problemas Resolvidos e Propostos com Aplicações em R (2ª Edição). Editor: Escolar Editora; Edição: outubro de 2009