Estudos EpidemiologicosOs tipos de estudo podem ser:Qualitativos: utiliza conceitos, comportamentos, percepcoes, informacoes das pessoas (coleta de dados: observacoes, entrevistas e leituras);refere-se a estudos profundos, subjetivos;usados em larga escala nas ciencias sociais.Quantitativos: sao objetivos na busca para explicacao dos fenomenos, enfase numerica;maior aplicacao na area da saude. De uma maneira geral, podemos identificar tres delineamentos do metodo epidemiologico: epidemiologia descritiva; epidemiologia analitica; epidemiologia experimentalOs delineamentos dos estudos epidemiologicos descritivos abrangem: estudos ecologicos ou de correlacao; relatos de casos ou de serie de casos; estudos seccionais ou de corte transversal.Os estudos analiticos constituem alternativas do metodo epidemiologicopara testar hipoteses elaboradas geralmente durante estudos descritivos. Temosfundamentalmente dois tipos de estudos analiticos: coortes; caso-controleA epidemiologia experimental abrange os chamados estudos de intervencao,que apresentam como caracteristica principal o fato de o pesquisadorcontrolar as condicoes do experimento.Tipos de estudos epidemiologicos - Quadro esquematicoFonte: http://portalses.saude.sc.gov.br/arquivos/sala_de_leitura/saude_e_cidadania/ed_07/pdf/09_03.pdf http://pt.wikipedia.org/wiki/Tipos_de_estudo_epidemiol%C3%B3gico Congresso 2014Trabalho, Stress e Saude: a resiliencia como estimulo no trabalho da teoria a acao Na estatistica classica, o valor-p, p-value ou nivel descritivo, e a probabilidade de se obter uma estatistica de teste igual ou mais extrema que aquela observada em uma amostra, sob a hipotese nula. Por exemplo, em testes de hipotese, pode-se rejeitar a hipotese nula a 5% caso o valor-p seja menor que 5%. Assim, uma outra interpretacao para o valor-p, e que este e menor nivel de significancia com que nao se rejeitaria a hipotese nula. Em termos gerais, um valor-p pequeno significa que a probabilidade de obter um valor da estatistica de teste como o observado e muito improvavel, levando assim a rejeicao da hipotese nula.Em um teste classico de hipoteses, sao definidas duas hipoteses, a nula (H0) e a alternativa (HA). Em muitas aplicacoes da estatistica, convenciona-se definir a hipotese alternativa como a hipotese formulada pelo pesquisador, enquanto a hipotese nula e o seu complemento. A principio, a hipotese nula e considerada a verdadeira. Ao confrontarmos a hipotese nula com os achados de uma amostra aleatoria tomada de uma populacao de interesse, verifica-se a sua plausibilidade em termos probabilisticos, o que nos leva a rejeitarmos ou nao H0. Se nao rejeitamos H0, tomamo-la como verdadeira; caso contrario, tomamos HA como verdadeira.No entanto, por utilizarmos nesta tomada de decisao uma amostra (uma parte da populacao) e nao a populacao inteira, podemos cometer dois tipos de erro. Cometemos um erro tipo I quando rejeitamos H0 e H0 e verdadeira, e cometemos um erro tipo II quando nao rejeitamos H0 e H0 e falsa. A tabela abaixo descreve estas situacoes.A hipotese H0 e verdadeiraA hipotese H0 e falsaRejeita-se H0Erro do tipo Isem erroNao se rejeita H0sem erroErro do tipo IIA probabilidade de cometermos um erro tipo I e chamada de nivel de significancia, denotado pela letra grega . O nivel de significancia e geralmente determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados. Em muitas aplicacoes da estatistica, o nivel de significancia e tradicionalmente fixado em 0,05.1Com base nestes conceitos, podemos definir o valor-p como a menor escolha que teriamos feito para o nivel de significancia, de forma que rejeitariamos H0. Por exemplo, vamos supor que o nivel de significancia