Bioestatística: Interpretação de Intervalo de Confiança

FMC/HEAA - Faculdade de Medicina de Campos - Hospital Álvaro Alvim (RJ) — Prova 2017

Enunciado

Estudo realizado por uma Unidade de Saúde do município de Florianópolis buscou informações contidas nos prontuários para avaliar os níveis de colesterol em uma amostra de indivíduos por meio de seus prontuários. A amostra de conveniência era de pessoas que consultavam na Unidade de Saúde ao menos 2 vezes ao ano. De acordo com o SIAB, a população de 60 anos ou mais era superior a 18%, ou seja, uma população com características de envelhecimento. A hipótese era de que a média de colesterol total no sangue encontrado na amostra era superior a 200 mg/dL (valor verificado em pessoas sadias). A média encontrada foi de 184 mg/dL entre os 88 indivíduos avaliados. Como pode-se considerar essa informação? Para isso, deve-se considerar o desvio-padrão como 45 mg/dL, um erro "alfa" de 0,05 e que o valor encontrado para o intervalo de confiança foi (196,3 - 174,4). O estudo realizado verificou que:

Alternativas

1. A) A hipótese de nulidade foi aceita;
2. B) A média encontrada na amostra não permitiu verificar diferença estatisticamente significativa aos parâmetros citados;
3. C) A hipótese de nulidade foi rejeitada;
4. D) Apenas se o erro tipo a considerado fosse 0,2, poder-se-ia afirmar que a amostra apresentou média estatisticamente inferior aos parâmetros;
5. E) Nenhuma das alternativas acima;

Pérola Clínica

Valor de referência fora do Intervalo de Confiança (IC95%) → Rejeita-se a Hipótese Nula (H0).

Resumo-Chave

Se o valor hipotético (200 mg/dL) não está contido no intervalo de confiança calculado da amostra (174,4 - 196,3), a diferença é estatisticamente significativa.

Contexto Educacional

A bioestatística é fundamental para a leitura crítica de artigos científicos. O intervalo de confiança (IC) de 95% indica que, se repetíssemos o estudo 100 vezes, em 95 delas a média populacional estaria dentro daquele intervalo. No caso apresentado, a média da amostra foi 184 mg/dL com um IC de (174,4 a 196,3). Como o valor de comparação (200 mg/dL) está acima do limite superior do intervalo, conclui-se que a média dessa população de idosos em Florianópolis é significativamente menor que 200 mg/dL, permitindo a rejeição da hipótese nula de que a média seria igual ou superior a esse valor.

Perguntas Frequentes

O que significa rejeitar a hipótese de nulidade?

Rejeitar a hipótese de nulidade (H0) significa que a diferença observada entre os dados da amostra e o valor de referência (ou entre dois grupos) é grande o suficiente para ser considerada estatisticamente significativa, não sendo meramente fruto do acaso. No contexto de testes de hipótese, isso ocorre quando o p-valor é menor que o nível de significância (alfa) ou quando o valor de referência testado está fora do intervalo de confiança calculado.

Como o Intervalo de Confiança se relaciona com o H0?

O Intervalo de Confiança (IC) fornece uma estimativa da precisão de um parâmetro populacional. Se o valor definido pela hipótese nula (ex: média = 200) não estiver contido dentro dos limites do IC de 95%, podemos concluir que há uma probabilidade menor que 5% de que a diferença observada seja ao acaso, levando à rejeição de H0 com um nível de significância de 0,05.

O que é o erro tipo alfa (α)?

O erro tipo alfa, ou erro tipo I, é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é, na verdade, verdadeira (falso positivo). É o nível de significância estabelecido pelo pesquisador antes do estudo (geralmente 0,05 ou 5%). Se o resultado do estudo for estatisticamente significativo, dizemos que a probabilidade de estarmos cometendo um erro tipo I é menor que o valor de alfa.

Responda esta e mais de 150 mil questões comentadas no MedEvo — a plataforma de residência médica com IA.