<html>
<head>
<meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type">
</head>
<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
Oi Alexandre, ambos concordamos que depende do critério. <br>
<br>
O exemplo colocado aqui mostra isso claramente. Suponha que ambos os
tratamentos durem uma semana. Se fizermos uma aposta de que em uma
semana vamos perder peso, melhor escolher A. Mas uma noiva que vai
casar daqui a quatro semanas e precisa perder 3kg... :)<br>
<br>
Abs,<br>
Elias.<br>
<br>
<div class="moz-cite-prefix">On 15/09/14 20:34, Alexandre Galvão
Patriota wrote:<br>
</div>
<blockquote
cite="mid:CAB6kaCHoWbDEZ=8ywVbDE7=oRzGsTChKESMLwDZLAUTPWaYBSA@mail.gmail.com"
type="cite">
<div dir="ltr">
<div>Oi Elias,<br>
<br>
</div>
<div>Pois é, vai depender do critério. Note que agora a
probabilidade de alguém ganhar peso com o método B é maior.
Note que P(B < -2) = 0,0002326291. Em uma população como a
do Brasil, teríamos em média 46.526 pessoas ganhando mais do
que 2kg, se usarem o método B. Porém, usando o método A,
97,73% das pessoas perdem entre 100 e 400 gramas. Pode-se
aproximar mais a média de A a zero e diminuir o desvio-padrão
até que se conclua que o método A é estatisticamente
relevante, porém tem um efeito biológico insignificante.<br>
<br>
</div>
<div>Qualquer método estatístico será sempre uma projeção de
algo essencialmente qualitativo num espaço quantitativo;
sempre haverá uma perda de informação nesse procedimento. Ou
seja, sempre haverá informação além dos números, não só além
dos número: além também da lógica, além da linguagem formal.
Geralmente há informação entre a linhas de um texto do que nas
próprias linhas.<br>
</div>
<div><br>
</div>
</div>
<div class="gmail_extra"><br>
<div class="gmail_quote">2014-09-15 14:59 GMT-03:00 Elias T.
Krainski <span dir="ltr"><<a moz-do-not-send="true"
href="mailto:eliaskrainski@yahoo.com.br" target="_blank">eliaskrainski@yahoo.com.br</a>></span>:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0
.8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div bgcolor="#FFFFFF" text="#000000"> Alexandre, <br>
<span class=""> <br>
<div>On 15/09/14 17:36, Alexandre Galvão Patriota wrote:<br>
</div>
<blockquote type="cite">
<div dir="ltr">
<div>Eu tinha feito um gráfico parecido com o do
Elias, mas usei as funções densidades.<br>
<br>
</div>
</div>
</blockquote>
</span> seu gráfico com certeza é o que deveria ser usado.
Eu usei log no eixo y para facilitar a visualização,
embora isso tenha tornado as áreas irreais. <br>
<span class="">
<blockquote type="cite">
<div dir="ltr">
<div>A escolha do método não é óbvia, ela depende do
critério utilizado.<br>
</div>
</div>
</blockquote>
</span> sim, e critério pode depender da que medida
deseja-se avaliar.<span class=""><br>
<blockquote type="cite">
<div dir="ltr">
<div><br>
1. Se o método B for escolhido, então esperamos
que ocorra uma redução média de 20 kg para cada
pessoa, porém, para uma população como a
brasileira de 200 milhões de pessoas, esperamos
que 4.550.000 (quatro milhões, quinhentas e
cinquenta mil) pessoas não reduzirão o peso, pelo
contrário, elas terão um aumento de peso. <br>
</div>
</div>
</blockquote>
</span> os valores do exemplo não foi muito feliz para
ilustrar a idéia. Suponha que na verdade A ~ N(0.25,
0.05^2) e B ~ N(1.5, 1). <br>
<br>
Abs,<br>
Elias.
<div>
<div class="h5"><br>
<blockquote type="cite">
<div dir="ltr">
<div><br>
2. Se o método A for escolhido, esperamos uma
redução média de 5 kg para cada pessoa, porém
esperamos ainda que todos os 200 milhões de
brasileiros tenham uma redução positiva de seus
respectivos pesos.<br>
<br>
(A reduz 5 kg com desvio-padrão de 0.5 kg e B
reduz 20kg com desvio-padrão de 10kg). <br>
<br>
</div>
<div>Se o critério for "garantir perda de peso
para o maior número de pessoas", então ficamos
com o método A. Você pode inventar um critério
que achar mais apropriado para decidir e
concluir que o método B deve ser escolhido. <br>
</div>
<div><br>
<br>
f1 = function(x)
1/sqrt(2*pi*100)*exp(-1/2*(x-20)^2/100)<br>
</div>
f2 = function(x)
1/sqrt(2*pi*.25)*exp(-1/2*(x-5)^2/0.25)<br>
<div>plot(f2, xlim=c(-1,50))<br>
</div>
<div>curve(f1, add=TRUE, col=3)<br>
</div>
<div><br>
<br>
<br>
</div>
</div>
<div class="gmail_extra"><br>
<div class="gmail_quote">2014-09-15 11:49
GMT-03:00 Elias T. Krainski <span dir="ltr"><<a
moz-do-not-send="true"
href="mailto:eliaskrainski@yahoo.com.br"
target="_blank">eliaskrainski@yahoo.com.br</a>></span>:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0
0 0 .8ex;border-left:1px #ccc
solid;padding-left:1ex">Caros,<br>
<br>
De quem e' o problema de os cientistas das
áreas aplicadas fazerem conclusões baseadas em
valor p?<br>
<br>
Talvez o problema se resolva se estatísticos
comunicarem melhor os resultados visando que o
significado dos mesmos fosse realmente
compreendido.<br>
<br>
Tomemos o exemplo no de duas dietas para
emagrecer do link do professor Carlos. Temos
duas dietas, A e B. A reduz 5 kg (se_A = 0.5
kg). B reduz 20 kg (se_B = 10kg). Em vez de
dizer que o p-valor de A é 7.62e-24 e o
p-valor de B é 0.02275, por que não mostrar um
gráfico do tipo produzido pelo script abaixo?<br>
<br>
h1 <- hist(rnorm(1000, 20, 10), plot=F)<br>
h2 <- hist(rnorm(1000, 5, 0.5), plot=F)<br>
plot(h1, main='', xlab='', ylab='',
col=gray(.7), log='y',<br>
xlim=range(h1$brea, h2$brea),
ylim=range(h1$count, h2$count))<br>
plot(h2, add=T, col=gray(.3))<br>
legend('topright', LETTERS[1:2],
fill=gray(c(7,3)/10), title='efeito')<br>
<br>
Quanto à significancia clínica: Suponha que a
pessoa fica realmente feliz se perde 10 kg ou
mais. Qual a proporção de pessoas felizes em
cada tratamento?<br>
c(A=pnorm(10, 20, 10, low=F), B=pnorm(10, 5,
0.5, low=F))<br>
<br>
Se continuarmos ensinando apenas "rejeita
H0"/"aceita H0", os pesquisadores de amanhã
continuarão aplicando t-test, qui-quadrado no
futuro e concluindo com base em valor p.<span><font
color="#888888"><br>
<br>
Elias.</font></span><span><br>
<br>
On 13/09/14 23:14, Carlos Alberto de
Bragança Pereira wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote"
style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px
#ccc solid;padding-left:1ex"> <br>
Vamos discutir?<br>
<br>
Carlinhos<br>
<br>
Vejam o link sobre p-values<br>
<br>
<a moz-do-not-send="true"
href="http://cientistasdescobriramque.wordpress.com/2014/09/09/entre-significancia-estatistica-e-importancia-cientifica-qual-a-ciencia-que-queremos/"
target="_blank">http://cientistasdescobriramque.wordpress.com/2014/09/09/entre-significancia-estatistica-e-importancia-cientifica-qual-a-ciencia-que-queremos/</a>
<br>
<br>
<br>
</blockquote>
<br>
<br>
</span>
<div>
<div>
_______________________________________________<br>
abe mailing list<br>
<a moz-do-not-send="true"
href="mailto:abe@lists.ime.usp.br"
target="_blank">abe@lists.ime.usp.br</a><br>
<a moz-do-not-send="true"
href="https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe"
target="_blank">https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe</a><br>
</div>
</div>
</blockquote>
</div>
<br>
</div>
</blockquote>
<br>
</div>
</div>
</div>
<br>
_______________________________________________<br>
abe mailing list<br>
<a moz-do-not-send="true" href="mailto:abe@lists.ime.usp.br">abe@lists.ime.usp.br</a><br>
<a moz-do-not-send="true"
href="https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe"
target="_blank">https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe</a><br>
<br>
</blockquote>
</div>
<br>
</div>
</blockquote>
<br>
</body>
</html>