Estatísticas em pequenas doses 15 Parte B – Mais pontos críticos estatísticos: Qual a importância do senso comum para o senso estatístico? - NYSORA

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Estatísticas em pequenas doses 15 Parte B – Mais pontos críticos estatísticos: Qual a importância do senso comum para o senso estatístico?

 

 

Pontos de tempo inconsistentes em que as medições são feitas

A correlação entre as medidas tomadas em diferentes momentos se torna menos significativa

Uma medida da funcionalidade do membro pode ser obtida de POD1 a POD7, mas uma medida de dor pós-operatória pode ser obtida apenas até POD1.

Medidas erradas obtidas

As análises são muito menos significativas

Usando o exemplo diretamente acima, pode ser mais significativo não apenas obter dor pós-operatória através do POD7 – mas obter dor com um (especificado) atividade ao invés de dor em repouso correlacionar com a funcionalidade.

Pedir aos pacientes para fazer cálculos

Os pacientes têm seus próprios problemas pós-cirúrgicos e outros com os quais se preocupar, portanto, a confiabilidade e a validade de suas respostas são limitadas

Assim como os pacientes não seriam solicitados a calcular seus próprios IMCs, eles não deveriam ser solicitados a fazer qualquer 'calistenia mental', por exemplo, "Em comparação com uma semana atrás, como você classificaria sua dor atual?"

Coletando dados que não estão em um 'dicionário de dados'

Isso pode confundir o estatístico ou analista de dados que pode executar análises inadequadas

Um analista de dados pode não saber que o cetorolaco é administrado apenas por via intravenosa em alguns hospitais (portanto, apenas para pacientes internados). Aqui, o cetorolaco não seria incluído com outros medicamentos para controle da dor pós-alta.

Valores faltantes

Testes estatísticos e estimativas de efeito são menos precisos e podem até ser tendenciosos. Estatísticos e analistas de dados são reticentes em imputar valores quando mais de, digamos, 5-10% estão faltando.

Os dados de acompanhamento podem não ser coletados completamente – seja pelos assistentes de pesquisa ou pelos próprios sujeitos. Assim, pode ser difícil ou impossível resumir os escores totais em um instrumento. Quando se sabe a priori que dados específicos provavelmente estarão faltando, os estatísticos podem escrever em métodos de imputação de dados no plano de análise estatística (SAP).

Contínuo v variáveis ​​categóricas

Uso de paramétrico v análises não paramétricas

O Resumo Modificado q5 pergunta “Nas últimas 24 horas, quanto alívio os tratamentos de dor com medicamentos forneceram?” As respostas estão disponíveis para o paciente circular de 0% (sem alívio) a 100% (alívio completo) em incrementos de 10%. A rigor, esta não é uma variável contínua (por exemplo, os pacientes não/podem responder com 69%, etc.), mas essa variável provavelmente é analisada como contínua. Uma ideia melhor é provavelmente categorizar a variável como < 50% v ≥ 50% de alívio.

Peças v todos

As análises podem muito bem ser de imersão dupla (semelhante a múltiplas comparações)

O OBAS q7 pergunta “Quão satisfeito você está com o seu tratamento da dor durante as últimas 24 h (0 = nada a 4 = muito)?” Portanto, seria tentador usar este item para obter 'satisfação com os cuidados anestésicos'. No entanto, a pontuação total do OBAS é um resumo de todos os 7 itens derivados de um algoritmo específico, portanto, usando ambos O OBAS q7 e a pontuação total do OBAS como análises separadas equivalem a duplicidade.