As 10 principais ferramentas estatísticas utilizadas na pesquisa médica

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Kolabtree estatístico freelance Kingsley Ukwuoma escreve sobre as principais ferramentas estatísticas utilizadas em pesquisa médica e análise de dados clínicos. 

Houve um tempo em que a validação de experimentos através de dados era feita totalmente por meio de computação manual. Isto abriu lacunas para erros humanos e maior custo de realizar pesquisas, especialmente quando os dados eram grandes, por exemplo, mais de 1000 observações de campo. Hoje, devido ao avanço gradual da tecnologia, ferramentas estatísticas estão sendo utilizadas na pesquisa médica para maior eficiência e precisão.

No campo da pesquisa médica, desde revisões sistemáticas, meta-análises e ensaios clínicos, a exatidão e precisão são primordiais. Os parâmetros de validação devem ser mais rigorosos. No teste de hipóteses de pesquisa, a suposição é baseada na correção do 100%. Entretanto, como os dados em si nunca são normalmente distribuídos ou perfeitos, torna-se importante repartir uma porcentagem de 0,01 (1%) conforme o nível de significância ou margem de erro ou probabilidade de que o resultado produza um erro, embora leve, mas melhore conforme o benchmark se aproxima do 100%, em outras palavras, 0,001 (0,1%) ou 0,0001 (0,01%).

Os dados em si mesmos, que consistem de uma mistura de pontos numéricos, de cadeia e numéricos alfa, podem parecer intimidadores, mas a análise dos dados não precisa ser sempre complexa. O processo pode ser decomposto em 3 passos claros:

-Entender a origem dos dados, por meio dos objetivos da pesquisa
-O que fazer com os dados (escolha do teste de estimativa)
-Como fazer sentido a partir dos dados (interpretação dos resultados)

Há um vasto universo de ferramentas estatísticas utilizadas na pesquisa médica. Essas ferramentas fazem o trabalho de maneira semelhante, mas as diferenças estão na facilidade de uso e apresentação como diferenças no licenciamento (proprietário ou não), interface (apontar e clicar ou linha de comando) e custo (gratuito ou pago). Estas ferramentas tratam dos processos ponta a ponta de coleta, organização, análise e interpretação de dados estatísticos. Vejamos as 10 principais ferramentas estatísticas utilizadas em pesquisa médica por cientistas, médicos e profissionais de P&D da indústria.

1. Stata

Stata é uma caixa de ferramentas completa que fornece uma capacidade de gerenciamento de dados, análise de dados e uma interface gráfica colorida. Stata pode ser denominado como o software estatístico de política comum a instituições, incluindo organizações internacionais como as Nações Unidas, governos e acadêmicos da Saúde Pública, Economia, Trabalho Social e Medicina. Ele continua sendo o software mais poderoso disponível no espaço analítico. O nome Stata é uma abreviação silábica das palavras estatísticas e dados e foi lançado em 1985 e depois a opção de interface gráfica do usuário em 2003.

As características Stata incluem, interface gráfica do usuário (GUI) ou simplesmente, interface ponto-e-clique acompanhada de uma opção de interface de linha de comando (CLI) que é rápida, autêntica e fácil de usar. STATA é compatível com arquivos Excel (.xls, .xlsx), arquivos de texto (.txt, .csv, .dat), SAS (.XPT) e Outros (.XML).

Há muitas características estatísticas, que vão desde a análise descritiva, análise de tabulação cruzada até técnicas mais avançadas como modelagem de equações estruturais, modelos de probabilidade, análise de sobrevivência, séries temporais e modelos multiníveis. Stata permite aos usuários ter controle sobre dados, variáveis e também a compilação estatística de grupos. O Stata funciona bem com dados longitudinais, mas só pode manter um conjunto de dados em memória que tem que ser reescrito para adicionar ou acessar um novo conjunto de dados. Os gráficos Stata não são tão flexíveis quando comparados a outros softwares e os diferentes pacotes limitam o tamanho dos conjuntos de dados utilizáveis (Stata/IC, Stata/SE, e Stata/MP).

2. R

R é um ferramenta de software estatístico de código aberto que é bem equipado para lidar, visualização, análise e aspectos de aprendizagem de máquinas 'computação pesada' e é estritamente uma ferramenta de software de programação 'interface de linha de comando (CLI) embora relativamente nova no espaço do usuário, R agora comanda uma forte base de fãs, ostentando mais de 6000 pacotes, contribuídos por cientistas de dados, bioinformática e pesquisadores médicos, cobrindo uma extensão de disciplinas desde pesquisa de câncer, análise clínica, biologia molecular, filogenia, até meta-análise.

O Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) R-studio, que abriga as ferramentas R, funciona como o motor de banco de dados Oracle onde o SQL é usado. A versão anterior foi lançada em 1993 e a IDE foi lançada em 2011. R é compatível com arquivos Excel (.xls, .xlsx), arquivos de texto (.txt, .dat, .csv), SPSS (.sav), Stata (.dta), SAS (. sas7bdat), Other (. xml, json). R interage bem com outros softwares com uma curva de aprendizagem bastante íngreme, dados os diferentes tipos de dados.

Especificamente, Metafor é um dos muitos pacotes R disponíveis para realizar meta-análises e contém as ferramentas de análise mais abrangentes. Seu website contém algumas análises muito úteis e exemplos de tramas com o código correspondente. Entretanto, como o pacote requer o uso do ambiente R, pode ser difícil para aqueles que nunca usaram R antes se acostumarem ao pacote tão rapidamente. Digno de menção são os JASP ou Jamovi embalagens.

3. Prisma GraphPad

O GraphPad Prism é popular entre os biólogos no meio acadêmico e industrial. Ele também vem com funcionalidades que permitem aos pesquisadores realizar pesquisas de laboratório e testes clínicos usando o teste t, ANOVA unidirecional, tabela de contingência, análise de sobrevivência e modelos de probabilidade como o modelo de regressão logística.

O software, diferente de qualquer outro, vem com uma página de análise de resultados interpretada após as estimativas terem sido produzidas. A linguagem é fácil de entender com menos detalhes técnicos. O software também possui um recurso automatizado integrado que combina a análise e a saída gráfica em um único instantâneo - o que acrescenta ao comportamento correspondente da re-análise automática dos dados nos casos em que qualquer um dos pontos de dados é alterado, tudo em tempo de execução, sem qualquer necessidade de refazer a análise realizada ou o gráfico desenhado.

A ferramenta de software é compatível com arquivos Excel (.xls, .xlsx), arquivos de texto (.txt, .dat, .csv), e Outros (. xml, json). As características gráficas são excepcionais.

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4. SAS

O SAS é a base de uma análise avançada com funcionalidades que abrangem uma ampla gama de empresas e organizações científicas e de engenharia. O desenvolvimento do SAS (Statistical Analysis System) começou em 1966 por Anthony Bar, da Universidade Estadual da Carolina do Norte, e mais tarde se juntou a James Goodnight. O Instituto Nacional de Saúde financiou este projeto com o objetivo de analisar dados agrícolas para melhorar o rendimento das colheitas.

SAS é compatível com arquivos Excel (.xls), arquivos ext (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp), e Outras extensões de arquivos (.xml). Isto permite que os dados sejam importados e exportados com facilidade sem recorrer a processos manuais que possam levar a erros. O SAS também vem com uma boa interface gráfica interativa. No entanto, o SAS pode ser incômodo às vezes para criar gráficos perfeitos com sintaxe.

Algumas das características ou benefícios da SAS estão ligadas ao seu tamanho e propriedade de licença proprietária. Entre elas, é fundamental o tempo para a implementação de novas idéias e métodos e os aspectos técnicos no processo de documentação. A SAS ganhou popularidade entre Serviços Financeiros, Governo, Manufatura e Saúde e Ciências da Vida.

5. IBM SPSS

A versão inicial do SPSS foi desenvolvida em 1968 até a aquisição da IBM em 2009. O SPSS da IBM é bastante abrangente e serve como ferramenta para quase todas as disciplinas e profissionais. O software tem profundidade de capacidade com uma função de interface gráfica do usuário fácil de usar. Entretanto, o software funciona melhor para pesquisadores que têm um conhecimento básico de estatística, especialmente elementos de dados como medições de dados, identificação de tipos de dados, atribuição e codificação de variáveis e seleção de casos.

O IBM SPSS é compatível com arquivos Excel (.xls, .xlsx), arquivos Texto (.csv, .txt, .dat), SAS (. sas7bdat) e Stata (.dta). ele vem com uma característica marcante no 'Chart Builder' que permite aos usuários arrastar e soltar gráficos e fazer modificações. Além da facilidade de uso e da capacidade de lidar automaticamente com pontos de dados ausentes, os usuários podem executar modelos de equações estruturais através do SPSS Amos.

Entretanto, alguns métodos estatísticos robustos e complexos não podem ser estimados, por exemplo, a Regressão de Desvio Menos Absoluto e a Regressão de Quantidade.

6. MATLAB

MATLAB (The Mathworks) foi lançado em 1984. MATLAB é uma interface completa de linha de comando (CLI) ou linguagem de programação usada por cientistas e engenheiros. Como com R, o caminho de aprendizado é íngreme, e você será obrigado a criar seu próprio código em algum momento. Um número abundante de caixas de ferramentas também está disponível para ajudar a responder suas perguntas de pesquisa (como o EEGLab para análise de dados EEG). O recurso difícil de usar é complementado por uma vasta gama de métodos estatísticos e flexibilidade em termos do que o software pode lidar. O MATLAB ganhou popularidade entre os cientistas nas áreas de engenharia, análise numérica, álgebra linear e processamento de imagens.

MATLAB é compatível com arquivos Excel (.xls, .xlsx), arquivos de texto (.txt, .dat, .csv), Outros (. xml, json). MATLAB tem um bom gráfico e se integra facilmente com software de programação high-end como Python e C++, mas não ostenta os enormes métodos estatísticos que estão disponíveis para SAS e IBM SPSS.

Além disso, há uma lista de ferramentas de software estatístico impopulares por aí que se sai bem em termos de facilidade de uso, com recursos eficazes de apontar e clicar.

7. JMP

JMP combina estatísticas poderosas com gráficos dinâmicos, na memória e na área de trabalho. Seu paradigma interativo e visual permite ao JMP revelar insights que são impossíveis de se obter a partir de tabelas de números brutos ou gráficos estáticos. Originalmente significava "John's Macintosh Program", com cinco produtos sob medida: JMP, JMP Pro, JMP Clinical, JMP Genomics e JMP Graph Builder App.

JMP é compatível com arquivos Excel (.xls, .xlsx), arquivos de texto (.csv, .txt, .dat), SAS (. sas7bdat), Stata (.dta), SPSS (.sav). JMP vem com um gráfico interativo, tabelas de dados dinamicamente ligadas e linguagem de scripting e também tem uma interface que permite o uso de add-ins R e Excel, Usuários também obtêm os benefícios adicionais de gerenciar a saída de forma eficaz. Semelhante ao IBM SPSS, alguns métodos robustos essenciais: regressão; dois estágios de mínimos quadrados (2SLS), LAD, Quantile estão ausentes.

8. Minitab

O Minitab oferece uma gama de ferramentas estatísticas básicas e bastante avançadas para análise de dados e foi desenvolvido em 1972 a partir da OMNITAB 80, que é uma versão leve. Similar ao GraphPad Prism, os comandos podem ser executados tanto através do GUI como de comandos com scripts, tornando-o acessível tanto para os novatos quanto para os usuários que procuram realizar análises mais complexas.

O software é compatível com arquivos Excel (.xls), arquivos ext (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp), e Outras extensões de arquivos (.xml). Isto permite que os dados sejam importados e exportados com facilidade sem recorrer a processos manuais que possam levar a erros. O Minitab automatiza os cálculos e permite a criação eficiente de gráficos.

9. Statistica

Statistica é um conjunto de ferramentas de software analítico originalmente desenvolvido pela StatSoft e adquirido pela Dell em 2014 e pela TIBCO entrando em acordo para comprar em 2017. O Statistica é ótimo com gerenciamento de dados, análise, visualização, mineração de dados e aprendizagem de máquinas.

SAS é compatível com arquivos Excel (.xls), arquivos ext (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp), e Outras extensões de arquivos (.xml). Isto permite que os dados sejam importados e exportados com facilidade sem recorrer a processos manuais que possam levar a erros. A estatística permite a integração do ambiente de programação R onde técnicas analíticas adicionais estão disponíveis.

10. Excel

O Microsoft Office Excel foi originalmente desenvolvido para lidar com o gerenciamento de dados Sem qualquer necessidade de introdução, o Microsoft Corp Excel é amplamente utilizado na análise estatística de acordo com o conjunto de dados tomados para esta revisão. O programa tem um alcance mais amplo e o conhecimento de uso é bastante difundido de que a quantidade de desconhecido é muito menor sobre o modo de uso e, portanto, a facilidade de uso atinge o máximo entre o software revisado.

O Excel também tem um suplemento chamado Meta-Essentials, MetaXL e MetaEasy que adiciona a capacidade de realizar estatísticas meta-analíticas com o excel como base.

Há vários fatores que afetam o resultado da análise, incluindo tamanho da amostra, métodos de coleta de dados, escolha do teste utilizado, metodologia, e muito mais. A análise estatística precisa ser feita cuidadosamente por especialistas para obter resultados confiáveis. Contratação de um experiente médico autônomo ou consultor em bioestatística pode ajudá-lo a economizar tempo e energia, ao mesmo tempo em que se concentra em sua pesquisa. A verificação dos dados de sua pesquisa antes de sua publicação também é essencial para que você possa comunicar sua pesquisa ao mundo com confiança. A Kolabtree oferece acesso a estatísticos freelance experientes em diferentes softwares e ferramentas. Ver especialistas agora ou simplesmente postar um projeto e obter citações em 24 horas.

 


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Sobre o Autor

Kingsley Ukwuoma é um experiente estatístico e analista de dados, fornecendo apoio à pesquisa quantitativa. Ele tem mais de 10 anos de experiência em aplicações de entrada, incluindo R, STATA, Eviews, Python, IBM SPSS e SAS/Excel com aplicações industriais em ciência e análise da saúde, epidemiologia, estatística aplicada e negócios de tecnologia e financiamento da saúde global.

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