Um estudo está sendo desenvolvido para comparar um tratamento tradicional para o câncer (controle) e um tratamento experimental. Dois grupos de pessoas são selecionados sendo que cada grupo é submetido a um tratamento diferente. O grupo I, constituído por 100 crianças, recebeu o tratamento experimental, e o grupo II, constituído por indivíduos adultos, recebeu o tratamento tradicional. Ao fim do período de condução do experimento, verificou-se quantos indivíduos estavam curados e foi feito um teste de hipóteses. Concluiu-se que o tratamento experimental é melhor que o tradicional com nível de significância de 1%.

Quanto à conclusão tirada, ela pode não estar correta se:

Um problema comum em investigações científicas na área de saúde é a ocorrência de dados faltantes. Em situações como essa, é comum ao analista restringir-se à análise dos sujeitos com dados completos, e retirar aqueles com alguma informação omissa.

O principal problema causado por essa prática quando observações são omissas sistematicamente é:

Um dos principais estimadores utilizados em Análise de Sobrevida é o Estimador de Kaplan-Meier. Quanto a este estimador, não é correto afirmar que:

O teste Logrank pode ser utilizado para testar se duas curvas de sobrevida (de dois grupos de a serem comparados) são iguais. O teste torna-se inapropriado, entretanto, sob a seguinte circunstância:

Quanto aos Modelos Mistos, analise as afirmativas a seguir:

I. são modelos estatísticos caracterizados por conter efeitos fixos e efeitos aleatórios

II. são usados para conjuntos de dados com estrutura hierárquica

III. são modelos Bayesianos

Assinale:

Assinale a alternativa que indique o problema mais apropriado para aplicação da regressão logística.

A tabela abaixo mostra o resultado fictício de uma análise de regressão linear realizada com um amostra de 600 crianças de três anos de idade, tendo como objetivo relacionar o seu peso com as seguintes variáveis explicativas: altura da mãe (em cm), peso da mãe aos cinco meses de gravidês (em kg), peso da criança ao nascer (em gramas), tempo da gestação (em semanas) e tamanho da criança ao nascer (em cm):

R² = 0,159

Quanto ao resultado apresentado acima, analise as afirmativas a seguir.

I. O coeficiente angular relativo à variável “tempo de gestação” é significativamente diferente de zero a nível de significância de 5%

II. O peso médio das crianças da amostra é necessariamente igual a 6,33kg

III. Nenhuma covariável utilizada está significativamente correlacionada com a variável resposta pois o R² não é significativo

Assinale:

Um grupo de 1000 pessoas que trabalhavam em uma mina de carvão em 1950 foi investigado em 1970, e verificou-se que 100 destes indivíduos desenvolveram uma determinada doença pulmonar. Para comparação, um grupo de 1000 indivíduos que trabalhava em um hospital em 1930 foi investigado, verificando-se que entre 1930 e 1970, 38 desenvolveram esta doença. Esse estudo é um exemplo de:

Os níveis de glicose foram medido em dois grupos de indivíduos, sendo o grupo 1 formado por indivíduos sedentários e o grupo 2 por indivíduos não sedentários. O nível médio de glicemia para o grupo 1 foi de 98 mg/dL e para o grupo 2 foi de 110 mg/dL. Para determinar se a diferença entre essas medidas é significativa, o teste estatístico mais apropriado é:

Um grupo de 100 crianças recém-nascidas toma uma vacina experimental desenvolvida para imunizá-las contra uma determinada doença infantil. Essas crianças foram acompanhadas até o final de sua infância, e verificou-se que 10% delas, em algum momento, contraíram a doença em questão.

Assinale a alternativa que apresenta a conclusão a que se pode chegar com relação à eficiência dessa vacina.

Um instituto de pesquisa realiza um teste (teste A) para detectar a incidência do vírus HIV em uma determinada população, testando todos os indivíduos. Visando diminuir o número de falsos positivos, todos os indivíduos cujo resultado do teste A foi positivo são submetidos a outro teste (teste B), de mesma natureza, cujos resultados são independentes do teste A. Define-se o teste C como sendo uma combinação dos testes A e B: dizemos que um indivíduo teve resultado “positivo” de acordo com o teste C somente se foi “positivo” nos testes A e B.

Podemos afirmar que: