O coeficiente geral de mortalidade, ou taxa de mortalidade geral, refere-se a toda população e não ao total de óbitos. É calculado dividindo-se o total de óbitos, em determinado período, pela população calculada para a metade do período.
Estudaremos mais sobre essa medida na próxima unidade. Letalidade: é uma medida da gravidade da doença, calculada dividindo-se o número de óbitos por determinada doença pelo número de casos da mesma doença.
para 1. Desta forma, se p = 1/2, a chance é 1 para 1; p = 2/3, a chance é 2 para 1. A Raz˜ao de Chances (odds ratio) (RC)éa chance de doença (do evento “desenvolver a doença”) entre indivıduos expostos dividido pela chance de doença entre n˜ao-expostos.
É definido como sendo a razão entre a incidência entre indivíduos expostos pela incidência entre os não-expostos. ... O odds ratio é uma estimativa do risco relativo. Possui a mesma interpretação, apesar de ser baseado em uma fórmula diferente. Esta medida é particularmente indicada para estudos de caso-controle.
Odds Ratio pode ser traduzido como razão de chances. Desta forma, para entender esta medida, temos que entender o significado da palavra chance (odds). ... A chance é 1.
para comparar grupos é o Hazard Ratio (HR), com significado semelhante ao Risco Relativo. Hazard é a probabilidade de algum participante que não teve o evento até determinado momento, tê-lo nesse momento. HR compara portanto a incidên- cia instantânea com que os eventos ocorrem nos diferentes grupos.
A análise de sobrevida é importante quando o tempo entre exposição e evento é de interesse clínico. Em nosso exemplo, a sobrevida em cinco anos entre pacientes com tumores < 1 cm foi de 85%, contra 52% entre aqueles com tumores > 5 cm.
A razão de chances ou razão de possibilidades (em inglês: odds ratio; abreviatura O.R.) ... é definida como a razão entre a chance de um evento ocorrer em um grupo e a chance de ocorrer em outro grupo.
Alguns estudos utilizam os termos “Odds Ratio não-ajustado” e “Odds Ratio ajustado” para denominar a estimativas produzidas pelos modelos uni e multivariado. Quando a resposta é quantitativa contínua, muitos estudos utilizam regressão linear simples e múlti- pla, assumindo distribuição normal.
O intervalo de confiança no nível 95% (95% IC) significa que o resultado estará dentro daquele intervalo em 95 dos 100 estudos hipoteticamente realizados, ou seja, o risco relativo estará entre 0.
Para interpretar o intervalo de confiança da média, assumimos que os valores foram amostrados de forma independente e aleatória de um população com distribuição normal com média μ e variância σ2. Dado que estas suposições são válidas, temos 95% de "chance" do intervalo conter o verdadeiro valor da média populacional.
Um intervalo de confiança para uma média nos dá um intervalo de valores plausíveis para a média populacional. Se um intervalo de confiança não incluir um valor em particular, podemos dizer que não é provável que esse valor seja a verdadeira média populacional.
Como temos uma amostra pequena, n = 6, para determinar o IC (intervalo de confiança), temos que usar a distribuição t de Student, com α=(1−0,95)=0,05 α = ( 1 − 0 , 95 ) = 0 , 05 e número de graus de liberdade igual a 5 (6-1).
Podemos dizer com 95,44% de certeza que a atividade de programação irá terminar entre 62,5 e 112,5 dias.
Determinar a região crítica. Se o teste é bilateral, determinamos os pontos críticos −tα/2 e tα/2 tais que P[T > tα/2]=P[T μ0(teste unilateral à direita);