Estatística

Não se aplica.

1.ª Vertente Teórica:

1. Recorre-se a uma metodologia expositiva-ativa de fácil compreensão por parte dos alunos.
2. A exposição irá centrar-se na identificação e compreensão dos conceitos teóricos basilares da Estatística e sua relação com a área da Saúde.
3. 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:

1. Privilegia-se a aplicação dos conhecimentos aprendizados na teoria com recurso a software de análise estatística (IBM SPSS Statiscs).
2. O aluno beneficiará de uma forte componente prática em software de análise estatística desde a formação de bases de dados, agregação, transformação e manipulação dos mesmos.
3. Aplicação dos diferentes modelos de análise estatística com recurso a software especializado.

O aluno deve adquirir conhecimentos de:

• Métodos e Técnicas Analíticas em Estatística que permitam a compreensão de diferentes fenómenos em saúde.
• 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.
• Contacto com software de Análise de Dados em Estatística.

O aluno deve adquirir aptidões de:

• Estimação de Amostras sobre parâmetros populacionais/amostrais, experimentais, coorte e caso-controlo.
• 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:

• 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).
• Validação de métodos de diagnóstico e prognóstico no âmbito clínico.
• Análise e interpretação de resultados manipulados em software de análise estatística.

1. Conceitos Gerais: Estatística Descritiva e Estatística Indutiva
2. Designs Amostrais: Modelos Probabilísticos/Aleatórios e Não Probabilísticos
3. Estimação de Amostras representativas em função do design de investigação com recurso a software.
4. Redução de Dados e definição de Escalas de Medição
5. Medidas de Estatística Descritiva: tabulação de dados, medidas de tendência central e não central e de dispersão;
6. Medidas de Distribuição: Simetria, Achatamento e Distribuição Normal e suas propriedades para a estatística inferencial
7. Medidas de Estatística Indutiva: Estimação por Ponto, por Intervalos de Confiança e Testes Estatísticos em função do tipo de estudo (Analíticos, Coorte e Experimental).
8. Introdução e Aplicação de Software de Análise Estatística: Criação de Bases de Dados, simulação de fenómenos clínicos consoante os desenhos de estudo (investigação).
9. Aplicação de modelos estatísticos, interpretação de resultados e sua extrapolação para a população.

NAO

1. Bibliografia Primária

1. Pestana, M.H.; Gageiro, J.N. “Análise de Dados para Ciências Sociais – A Complementaridade do SPSS”. Edições Sílabo, Lisboa: 1998.
2. Zhou, X-H; Obuchowski, N.A.; McClish, D.K. “Statistical Methods in Diagnostic Medicine”. WILEY-INTERSCIENCE, a john wiley & sons, inc., publications. USA, 2002.
3. Motulsky, H. “Intuitive Biostatistics”. Oxford University Press, New York, 1995.

2. Bibliografia Secundária

1. Rosner, B. “Fundamentals of Biostatistics”. Sixth Edition, International Student Edition. THOMSON, Brooks/Cole, USA, 2006.
2. Motulsky, H. “Intuitive Biostatistics – A Nonmathematical Guide to Statistical Thinking”. Completely Revised, Second Edition, Oxford University Press, New York, 2010.
3. Sabin, C.; Petrie, A. “Estatística Médica” 2.ª Edição, Roca, São Paulo, 2007.
4. Levin, J.; Fox, J.A. “Estatística para Ciências Humanas”, 9.ª Edição, Pearson/Prentice Hall, São Paulo, 2004.