Bioestatística II
Objetivos
Após uma revisão, de índole prática, das metodologias estatísticas ministradas na Bioestatística I, será dada alguma ênfase, de um ponto de vista maioritariamente prático, à análise multivariável. Os objetivos desta unidade curricular prendem-se com a aprendizagem sobre a modelação de dados com variável resposta contínua ou binária. Serão aprofundados os conhecimentos sobre os modelos de regressão linear e logística. Será focada a importância da verificação das condições de aplicabilidade destes modelos recorrendo à análise de resíduos. Serão abordados os cuidados necessários à realização de estudos experimentais na área da nutrição. Deverá proporcionar o desenvolvimento das seguintes competências: perante um conjunto de dados, identificar a distribuição da variável resposta, as variáveis independentes e potenciais variáveis de confundimento, implementar o modelo apropriado, saber verificar as condições de aplicabilidade através da análise de resíduos e saber interpretar os resultados.
Caracterização geral
Código
41040
Créditos
4
Professor responsável
Prof. Doutora Ana Papoila
Horas
Semanais - A disponibilizar brevemente
Totais - A disponibilizar brevemente
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
n.a.
Bibliografia
Daniel, W.W. (2008). Biostatistics: A foundation for analysis in the health sciences. 9th edition. John Wiley & Sons.
Katz, M. H. (2011). Multivariable Analysis: A Practical Guide for Clinicians and Public Health Researchers (third edition). Cambridge University Press, UK.
Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2010). Logistic Regression: A Self-Learning Text (third edition). Springer-Verlag.
Welch RW1, Antoine JM, Berta JL, Bub A, de Vries J, Guarner F, Hasselwander O, Hendriks H, Jäkel M, Koletzko BV, Patterson CC, Richelle M, Skarp M, Theis S, Vidry S, Woodside JV (2011). Guidelines for the design, conduct and reporting of human intervention studies to evaluate the health benefits of foods. British Journal of Nutrition 106, S3S15.
Método de ensino
O ensino processa-se maioritariamente através de ensino prático, com a realização de exercícios em SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). A comunicação entre os alunos e professores é presencial e através de e-mail. As aulas deverão decorrer em sala com computadores (1 por cada aluno), com uma duração máxima de 180 minutos.
Será disponibilizado um conjunto de dados que os alunos, após constituírem grupos de trabalho, deverão analisar recorrendo às metodologias estatísticas ministradas.
Método de avaliação
O ensino processa-se maioritariamente através de ensino prático, com a realização de exercícios em SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Fará ainda parte da avaliação, a elaboração e discussão de um relatório com os resultados obtidos na análise anterior.
Conteúdo
Revisão de testes de hipóteses (testes para duas amostras independentes, testes para duas amostras emparelhadas, teste Qui-Quadrado, teste Exacto de Fisher e teste de McNemar), teste Kruskal-Wallis e teste de Friedman. Modelo de regressão logística: ajustamento, análise de resíduos e interpretação. Modelo de regressão linear: ajustamento, análise de resíduos e interpretação. Guidelines for the Design, Conduct and Reporting of Human Intervention Studies to Evaluate the Health Benefits of Foods.