2024
Análise de Dados em Saúde II
Nome: Análise de Dados em Saúde II
Cód.: MAT13055M
3 ECTS
Duração: 15 semanas/78 horas
Área Científica:
Matemática
Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Objetivos de Aprendizagem
Após uma revisão, de índole prática, de todas as metodologias estatísticas Após uma revisão, de índole prática, de todas as metodologias estatísticas ministradas na Análise de dados 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 distintas distribuições para a variável resposta. Serão aprofundados os conhecimentos sobre os modelos de regressão linear, de regressão logística e de regressão de Cox. Será focada a importância da verificação das condições de aplicabilidade de cada um destes modelos recorrendo à análise de resíduos. Deverá proporcionar o desenvolvimento das seguintes competências: perante um conjunto de dados, identificar a distribuição da variável resposta, as variáveis independentes e as potenciais variáveis de confundimento, selecionar e implementar o modelo apropriado, saber verificar as condições de aplicabilidade de cada
Conteúdos Programáticos
Revisão de testes de hipóteses: testes para duas amostras independentes, testes para duas amostras emparelhadas, teste Qui-Quadrado, teste Exacto de Fisher e teste deMcNemar. Testes não paramétricos para mais de 2 amostras independentes (teste Kruskal-Wallis) e relacionadas (teste de Friedman). Modelo de regressão linear: ajustamento, análise de resíduos e interpretação. Modelo de regressão logística: ajustamento, análise de resíduos e interpretação. Modelo de regressão de Cox: ajustamento, análise de resíduos e interpretação.
Métodos de Ensino
O ensino processa-se maioritariamente através de ensino prático com a realização de exercícios em SPSS. 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 120 minutos.
Avaliação: será disponibilizado um conjunto de dados que os alunos deverão analisar recorrendo às metodologias estatísticas ministradas e elaborar um relatório.
Avaliação: será disponibilizado um conjunto de dados que os alunos deverão analisar recorrendo às metodologias estatísticas ministradas e elaborar um relatório.
Bibliografia
1. Daniel, W.W. (2008). Biostatistics: A foundation for analysis in the health sciences. 9th edition. John Wiley & Sons.
2. Katz, M. H. (2011). Multivariable Analysis: A Practical Guide for Clinicians and Public Health Researchers (third edition). Cambridge University Press, UK.
3. Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2010). Logistic Regression: A Self-Learning Text (third edition). Springer- Verlag.
4. Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2005). Survival-Analysis: A Self-Learning Text (second edition). Springer- Verlag.
5. Pestana, M. H. e Gageiro, J.N. (2005). Análise de dados para ciências sociais: A complementaridade do SPSS. Edições Sílabo, Lisboa.
2. Katz, M. H. (2011). Multivariable Analysis: A Practical Guide for Clinicians and Public Health Researchers (third edition). Cambridge University Press, UK.
3. Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2010). Logistic Regression: A Self-Learning Text (third edition). Springer- Verlag.
4. Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2005). Survival-Analysis: A Self-Learning Text (second edition). Springer- Verlag.
5. Pestana, M. H. e Gageiro, J.N. (2005). Análise de dados para ciências sociais: A complementaridade do SPSS. Edições Sílabo, Lisboa.
