Capítulo 9 - Testes Não Paramétricos - Bioestatística

Neste exemplo hipotético, o valor de p a ser analisado é o unidaucial, pois após 5 anos, o índice ceos das crianças avaliadas somente poderia ser igual ou maior do que no início da pesquisa. Logo, neste caso, foi possível verificar diferença estatisticamente significativa entre os dois grupos (p<0,05), havendo um aumento do índice médio de cárie das crianças avaliadas. Ressalta-se que nem toda análise pareada de dois grupos deve ser unidaucial, sendo esta apenas uma regra para este exemplo específico (ver Capítulo 7).\n\n9.2 ANÁLISE NÃO PARAMÉTRICA\n\nAs comparações não paramétricas são aquelas feitas para variáveis dependentes qualitativas ordinais ou quantitativas sem distribuição normal. Logo, a comparação entre estes grupos deve ser feita utilizando-se como medidas descritivas os valores de mediana, primeiro e terceiro quartil de cada grupo.\n\n9.2.1 Teste de Mann-Whitney\n\nPara a aplicação do teste Mann-Whitney, continuaremos comparando os 100 pacientes provenientes de Belém e São Paulo, mas agora por meio de uma variável qualitativa ordinal, ou seja, a satisfação com a própria saúde bucal. Nesta pesquisa hipotética, cada paciente responderia o quão satisfeito estava com a sua saúde bucal por meio de uma escala Likert: 1) extremamente insatisfeito, 2) insatisfeito, 3) indiferente, 4) satisfeito, 5) extremamente satisfeito.\n\nA hipótese nula a ser testada neste exemplo hipotético é de que não existe diferença estatisticamente significativa na satisfação com a própria saúde bucal dos pacientes provenientes de Belém e de São Paulo.\n\nNo software Jamovi 2.2, a execução do teste deve seguir o passo a passo descrito nas Figuras 9.3, 9.10, 9.11 e 9.12. Isto é: Analyses → T-Tests → Independent Samples T-Test → Selecionar as variáveis de interesse → Desmarcar \"Student's\" e Marcar \"Mann Whitney U\", \"Mean difference\", \"Confidence interval 95%\" e \"Descriptives\". Figura 9.10: Dados dispostos para a execução do teste de Mann-Whitney. O caminho para o teste de Mann-Whitney no Jamovi é o mesmo para o teste t de Student (Fig. 9.3).\n\nFigura 9.11: Seleção das variáveis para a execução do Teste de Mann-Whitney. Independent Samples T-Test\n\nIndependent Samples T-Test\n\n\u200b\u200b\n95% Confidence Interval\n\nStatistic p Mean difference SE difference Lower Upper\n\nSatisfação Mann-Whitney U 1072.50 0.198 0.00 -0.00 1.00\n\nGroup Descriptives\n\nGroup N Mean Median SD SE\n\nSatisfação Belém 50 3.20 3.00 1.20 0.17\nSão Paulo 50 2.86 3.00 0.95 0.13\n\nFigura 9.12: Output do Teste de Mann-Whitney no Jamovi.\n\nNeste exemplo, o relatório do teste de Mann-Whitney indica que não há diferença estatisticamente significativa entre os dois grupos avaliados (p>0,05) para a análise bicaual. Como esta é uma análise não paramétrica, a comparação entre os grupos deve ser feita por meio da mediana e o resultado indica que a satisfação com a própria saúde bucal dos pacientes de São Paulo (mediana 3) é semelhante ao dos pacientes de Belém (mediana 3).\n\nAssista ao vídeo \"Teste de MANN-WHITNEY Rapidíssimo! (JAMOVI)\", escaneando o código QR ao lado.\n\n9.2.2 Teste de Wilcoxon\n\nPara o teste de Wilcoxon, consideremos o seguinte exemplo: foi avaliada a satisfação com a própria saúde bucal utilizando-se a escala Likert, que é uma variável ordinal disposta em 1) extremamente insatisfeito, 2) insatisfeito, 3) indiferente, 4) satisfeito e 5) extremamente satisfeito, para 50 crianças naturais de São Paulo no início da pesquisa e após 5 anos para avaliar se houve alguma alteração significativa. Logo, as Figuras 9.13 a 9.15 apresentam a sequência de telas para executar o teste no software Jamovi 2.2, ou seja: Analyses → T-Tests → Paired Samples T-Test → Selecionar as variáveis de interesse → Desmarcar “Student’s” e Marcar “Wilcoxon rank”, “Mean difference”, “Confidence interval 95%” e “Descriptives”. Neste caso, testa-se a hipótese nula de que não houve diferenças estatisticamente significativas na satisfação com a própria saúde bucal entre as crianças avaliadas no início e no final da pesquisa.\nFigura 9.13: Dados dispostos para a execução do Teste de Wilcoxon. O caminho para o teste de Wilcoxon no software Jamovi é o mesmo utilizado no teste e pareado (Figura 9.7).\nFigura 9.14: Seleção das variáveis para a execução do Teste de Wilcoxon. Results\nPaired Samples T-Test\nPaired Samples T-Test\nStatistic\tP\tMean difference\tSE difference\t95% Confidence Interval\nLower\tUpper\nInício (SP)\t5 anos (SP)\nWilcoxon W\t778*\t0.003\t1.50\t0.324\t0.500\t2.50\n*5 pair(s) of values were tied\nDescriptives\nN\tMean\tMedian\tSD\tSE\nInício (SP)\t50\t3.54\t4.00\t1.16\t0.165\n5 anos (SP)\t50\t2.46\t2.00\t1.43\t0.202\nFigura 9.15: Output do Teste de Wilcoxon no Jamovi. O output do software Jamovi mostra neste exemplo hipotético uma diferença estatisticamente significativa (p=0,003) na satisfação com a própria saúde bucal das 50 crianças avaliadas no início da pesquisa e após 5 anos. Para a descrição dos dados devemos obter valores de mediana e intervalo interquartílico para a complementação desta análise (Capítulo 4). Contudo, a análise do gráfico box-plot (Fig. 9.16) permite verificar uma diminuição na satisfação com a própria saúde bucal das crianças avaliadas. Assista ao vídeo “Teste de WILCOXON como você nunca viu! (JAMOVI)”, escaneando o código QR ao lado. Os exemplos aqui utilizados foram realizados no software Jamovi. Para conhecer o mesmo, assista ao vídeo Apresentação do JAMOVI- Instalação, Normalidade e teste t/ Mann-Whitney, escaneando o código QR ao lado.\nCONSIDERAÇÕES FINAIS\nNeste capítulo abordamos os testes para comparação de grupos diante de uma variável dependente quantitativa ou ordinal. No Capítulo 10 serão discutidos os testes utilizados para a comparação de dois grupos diante de uma variável qualitativa do tipo nominal. Diante da comparação de dois grupos o pesquisador aplicará um teste estatístico apenas uma vez. Trata-se, portanto, de uma análise univariada. Se o pesquisador irá comparar diversas variáveis entre dois grupos, há testes mais apropriados para esta finalidade (Capítulo 16). A aplicação de diversos testes t para comparar analisar o comportamento de múltiplas variáveis dependentes entre dois grupos não é apropriada, em razão da possibilidade de inflação do erro tipo I, ou falso-positivo. Do mesmo modo, se o pesquisador possui mais de dois grupos (variáveis independentes) para analisar uma única variável dependente não é apropriado a aplicação de diversos testes univariados pelo mesmo motivo. Em caso de dúvidas sobre o teste estatístico mais adequado à análise dos dados da sua pesquisa, utilize o Tutorial de Seleção do Teste Estatístico, relatado no Capítulo 8 e com código QR disponível para o download. REFERÊNCIAS\n\nNorrmando D, Tjaderhane L, Quintão CCA. A escolha do teste estatístico: um tutorial em forma de apresentação em powerpoint. Dental Press J Orthod. 2010;15(1):101-6.\n\nTorres D, Norrmando D. Biostatistics: essential concepts for the clinician. Dental Press J Orthod. 2021 Mar;26(1):e21p1.\n\nCanal Pesquise. Teste T facílimo! (JAMOVID). 2020 [Acesso 5 Fev. 2022]. Vídeo: 13:48 min. Disponível em: https://youtu.be/iwJGRyHF6Zw\n\nCanal Pesquise. teste I pareado extremamente fácil! (JAMOVID). 2021 [Acesso 5 Fev. 2022]. Vídeo: 7:08 min. Disponível em: https://youtu.be/SknRJCg9NHA\n\nCanal Pesquise. Teste de Mann-Whitney rapidíssimo! (JAMOVID). 2021 [Acesso 5 Fev. 2022]. Vídeo: 10:28 min. Disponível em: https://youtu.be/dh60AAUjBzc\n\nCanal Pesquise. Teste de Wilcoxon como você nunca viu! (JAMOVID). 2021 [Acesso 5 Fev. 2022]. Vídeo: 12:03 min. Disponível em: https://youtu.be/xH6TSgLycdo\n\nBioestatística em Gotas. Apresentação do Jamovi: Instalação, normalidade e teste t/ Mann- Whitney. 2020 [Acesso 5 Fev. 2022]. Vídeo: 15:01 min. Disponível em: https://youtu.be/xH6TSgLycdo