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O coeficiente kappa é uma medida da concordância entre dois observadores ou dois instrumentos que classificam uma série de unidades observacionais conforme as classes de uma variável qualitativa.
Variáveis. Estatística descritiva: medidas de tendência central e variabilidade, gráficos, histogramas, box plots. Correlação e coeficientes de correlação. Medidas de concordância para variáveis quantitativas e qualitativas. Noções de probabilidade: conceitos de probabilidade, probabilidade condicional. Distribuições discretas de probabilidade: Bernouli, binominal e Poisson. Distribuições contínuas de probabilidades: normal, t de Student, qui-quadrado e F de Snedecor. Métodos de amostragem. Distribuição amostral da média. Erro padrão: uso e interpretação. Diferença entre desvio padrão e erro padrão. Inferência estatística: estimação por intervalo e testes de hipóteses. Testes de hipóteses: tipos de erro, nível de significância, poder do teste. Estimação por ponto e por intervalos. Diferença entre duas médias: intervalos de confiança e testes de hipóteses. Inferências para uma proporção e para a diferença entre duas proporções. Testes de hipóteses que utilizam a distribuição qui-quadrado. Determinação do tamanho amostral. Discussão sobre evidência, significância estatística e significância clínica. Introdução à ANOVA (análise de variância). Métodos não paramétricos.
O objetivo da disciplina é oferecer aos estudantes uma introdução aos métodos bioestatísticos. A disciplina tem foco nas técnicas de estatística descritiva e inferencial, com ênfase na seleção adequada de ferramentas e interpretação de resultados. Ao final da disciplina, os estudantes devem estar aptos a:
Organizar, resumir e descrever dados qualitativos e quantitativos.
Diferenciar correlação e concordância.
Definir e diferenciar populações e amostras.
Definir e diferenciar parâmetros e estatísticas.
Interpretar uma variedade de testes de hipóteses.
Obter e interpretar intervalos de confiança para médias populacionais e proporções.
Escolher um método adequado para comparar proporções entre dois grupos.
Construir um intervalo de confiança 95% para a diferença entre médias populacionais.
Diferenciar significância estatística e significância clínica.
Conduzir análises estatísticas simples.