Wednesday, October 14, 2015

O que é estudo de caso?

     

É comum conceituar estudo de caso como o relato sobre uma única pessoa (um “caso clínico” como aqueles descritos por Freud), uma instituição (como um hospital), um programa (como o Bolsa Família) ou um evento (a eleição do reitor de uma universidade). Esses estudos tratam fenômenos singulares ou originais – e não devem ser meras entrevistas de algumas pessoas às quais o pesquisador tem acesso.

No estudo de caso, o pesquisador se propõe a apresentar uma situação ou condição singular ou original, em profundidade e no contexto da vida real.

Para fazer um estudo de caso, é preciso estabelecer objetivos, justificativa e apresentar a literatura de apoio. Ainda é importante estabelecer os limites de busca como, por exemplo, período de tempo coberto pelo estudo, lugar ou espaço geográfico em que serão feitas as observações e as evidências que serão coletadas.

 

Mas todo estudo de caso começa, necessariamente, com a definição do caso a ser estudado. Se o caso foi selecionado não por ser representativo de outros casos, mas porque é único, dizemos que é um caso intrínseco.

Exemplo

Foi conduzido um estudo de caso1 intrínseco para estudar um casal de velhos dementes, com a finalidade de entender o impacto da demência sobre a vida diária deles e de seus parentes.

 

Se o caso for selecionado por ser “típico”, o que permite ao pesquisador estudar mais o fenômeno do que o caso em si, dizemos que é um caso instrumental. Se forem estudados vários casos, cuidadosamente selecionados, estamos diante de um caso coletivo ou casos múltiplos.

Exemplo

Para mais bem entender as representações sobre ensino de estatística2, foi conduzido um estudo de caso instrumental entrevistando professores de estatística da Unicamp.

 

  Os estudos de caso ainda podem ser3:

·              Descritivos

·              Explicativos

·              Exploratórios

                                      Estudos descritivos

Objetivo: Relatar um ou mais exemplos que bem ilustrem uma situação, tornando o tema mais familiar para o leitor.

Justificativa: fornece subsídios necessários para discutir o tema na situação.

                                        Exemplo

Objetivo: foi conduzido um estudo descritivo para descrever a tomada de decisão de um grupo de estudantes de enfermagem em situação clínica4.

Justificativa: seria impossível para o autor ter uma descrição correta da tomada de decisão de estudantes de enfermagem sem considerar o contexto em que ocorria (a escola, a situação clínica e o ambiente de aula).

                                        Estudos explicativos    

                                          

Objetivo: apontar aspectos embutidos no fenômeno, esclarecendo situações, agregando informações de várias fontes, obtidas em tempos diferentes.

Justificativa: quando se olha apenas um caso, nem sempre o leitor consegue ver o todo contexto em que o fenômeno se insere. 

                                             Exemplo

Objetivo: foram examinadas 158 publicações científicas de autores brasileiros para determinar o quanto obedeciam às diretrizes internacionais e às normas nacionais para condução de pesquisas em seres humanos5.

Justificativa: os achados mostraram a necessidade de os trabalhos publicados mais bem informar a participação efetiva de cada autor na pesquisa, relatar a fase da pesquisa, descrever o local da pesquisa, informar patrocínio e indicar o número total de participantes no Resumo.

 

Estudos exploratórios

Objetivo: buscar conhecimento sobre um tema sobre o qual não existam teorias. É verdadeira caça às informações que possam trazer entendimento sobre o tema.

Justificativa: balizar novos estudos e ajudar a formular hipóteses. 

 Exemplo

Objetivo: Foi feito um estudo exploratório para levantar os procedimentos que poderiam despertar o interesse dos estudantes de um colégio para os computadores do laboratório da instituição6.

Justificativa: Fornecer aos pesquisadores informação que os ajude a formular hipóteses iniciais sobre as características e os interesses dos usuários desse serviço.

          Referências

 

1.      Hellström I, Nolan M, Lundh U: 'We do things together': A case study of couplehood' in dementia. Dementia 2005, 4:7-22. 

 

2.         Wada, Ronaldo Seichi. Estatística e ensino: um estudo sobre representações de professores do 3º grau. Campinas: FE/Unicamp, 1996. Tese de Doutorado. Orientador: Maria José Pereira Monteiro de Almeida.

3.         Yin R: Case study research: design and methods. 2nd edition. Thousand Oaks, CA: Sage Publishing; 1994. Descrição: OpenURLIn: Baxter, P. e Jack, S. Qualitative case study methodology: study design and implementation for novice researchers. The Qualitative Research. Volume 13. Number 4.December 2008. 544-559.

 

4.       Baxter, P e Jack, S. Qualitative Case Study Methodology: Study Design and Implementation for Novice Researchers The Qualitative Report Volume 13 Number 4 December 2008 544-559 http://www.nova.edu/ssss/QR/QR13-4/baxter.pdf

 

5       Pauli, Claudionei Cella. Análise, à luz da Bioética, do perfil das publicações

6.        Publicações científicas de autores brasileiros, antes e após a homologação das diretrizes éticas referentes à pesquisa clínica (Ensaios) no Brasil [dissertação]. São Paulo: Centro Universitário São Camilo; 2013.

7.        Lettyann.Exploratory Research and Descriptive http://lettyann.hubpages.com/hub/Exploratory-Research-and-Descriptive-Research


Tuesday, September 22, 2015

Teorema de Bayes: exemplos

EXEMPLO 1

    1. Uma caixa contém duas bolas vermelhas e três bolas azuis. Duas bolas são retiradas ao acaso, uma em seguida da outra e sem que a primeira tenha sido recolocada.

 

a) Qual é a probabilidade de a segunda (evento B) bola retirada ser vermelha sob a condição de a primeira (evento A) bola retirada ser azul?

b) Qual é a probabilidade de a primeira (evento A) bola retirada ser a azul sob a condição de a segunda (evento B) ser vermelha?

 


A primeira questão pede uma probabilidade condicional:

            A segunda questão deve ser tratada pelo teorema de                      Bayes: 



EXEMPLO 2

Qual é a probabilidade de um motorista estar alcoolizado e causar um acidente de trânsito?

Qual é a probabilidade de um motorista causar acidente de trânsito dado que está alcoolizado?

Para resolver problemas que envolvem eventos dependentes que ocorrem em sequência, é importante saber a sequência. No exemplo, estão propositalmente postas as duas sequências possíveis. Então: motorista estar alcoolizado (evento A) e motorista causar acidente de trânsito (evento B).

 
         A primeira questão pede uma probabilidade condicional:
           A segunda questão deve ser tratada pelo teorema de                      Bayes: 


 EXERCÍCIOS

EXERCÍCIO 1: Uma urna contém cinco dados: quatro são balanceados, mas em um deles a probabilidade de ocorrer face “seis” é o triplo da probabilidade de ocorrer face “um”. As demais faces têm igual probabilidade de ocorrer. Um dado retirado da urna ao acaso é lançado. Qual é a probabilidade de esse dado ser balanceado se sair “seis”?

Dica: aplique o teorema de Bayes.

 

EXERCÍCIO 2: Uma urna contém cinco bolas: duas são vermelhas, três são azuis. Uma segunda urna contém sete bolas: três são vermelhas, quatro são azuis. Retira-se uma bola ao acaso de uma das urnas. Qual é a probabilidade de que essa bola, se for da cor azul, ter sido retirada da primeira urna?

 

EXERCÍCIO 3: Em uma cidade em que os carros são testados para emissão de poluentes, 25% deles emitem quantidade considerada excessiva. O teste falha para 99% dos carros que emitem excesso de poluentes, mas resulta positivo para 17% dos carros que não emitem quantidade excessiva. Qual é a probabilidade de um carro que falha no teste realmente emitir quantidade excessiva de poluentes?

EXERCÍCIO 4: A probabilidade de diagnosticar corretamente determinada doença rara é 0,70. Quando diagnosticada corretamente, a probabilidade de cura é 0,90. Se não for diagnosticada corretamente, a probabilidade de cura é 0,40.Se o paciente com a doença é curado, qual é a probabilidade de que tenha sido diagnosticado corretamente?

 

                                        RESPOSTAS

 

EXERCÍCIO 1

Vamos indicar por B dado balanceado e por V dado viciado. Vamos indicar face “seis” por 6 e as outras faces por n6. Então:

  


                                           EXERCÍCIO 2:

                            Fica mais claro assim?




                                 EXERCÍCIO 3:




                                     EXERCÍCIO 4:


   
Veja

2.    Freund JE & Smith, RM Statistics: a first course.Englewood Cliffs, Prentice Hall, 4ed. 1986. P 177.

Sunday, September 20, 2015

Teorema de Bayes na Genética

A distrofia muscular de Duchenne (DMD) progride rapidamente. Causa degeneração dos músculos e morte prematura. A causa principal da doença é uma mutação (alteração) em um gene chamado DMD, recessivo, localizado no cromossomo X. É, portanto, uma doença ligada ao sexo.
Se uma pessoa de sexo masculino tem o gene DMD, provavelmente manifestará a doença, mas para que uma mulher manifeste a doença é necessário que seja homozigota para esse gene recessivo.
No entanto, mulheres portadoras de mutação no gene DMD têm 50% de chance de transmitir esta alteração para seus filhos em cada gestação. Veja o heredograma, em que X’ representa o gene com mutação. Então:
·      portadoras estão indicadas por X’X,
·      não portadoras por XX,
·      homens sem a mutação no gene por XY,
·      homens com a mutação por X’Y.


                                 Exemplo
Uma mulher (vamos chamá-la de Maria) pergunta a probabilidade de ser portadora do gene para a distrofia muscular de Duchenne. Como um seu irmão e um tio, por parte da mãe, têm a doença, existe o gene na família e, muito provavelmente, a mãe de Maria é portadora do gene. Logo Maria tem 50% de probabilidade de ter herdado esse gene.
Maria tem dois filhos sem a doença. Veja abaixo o heredograma de Maria. Você saberia aplicar o teorema de Bayes? Vamos usar este exemplo para ilustrar o uso do teorema de Bayes em Genética.

1.      A probabilidade de Maria ser portadora do gene para a distrofia muscular de Duchenne é ½.
2.    A probabilidade de uma portadora do gene ter dois filhos (homens) sem a doença é
3.    A probabilidade de uma não portadora do gene ter dois filhos (homens) sem a doença é 1.
4.    A probabilidade de Maria ser portadora e ter dois filhos homens sem a doença é
5.   A probabilidade Maria ser não portadora e ter dois filhos homens sem a doença é
  6.   A probabilidade de a mulher ser portadora dado que tem dois filhos (homens) sem a doença é, aplicando o teorema de Bayes:
      Veja o esquema abaixo. Maria tem 20% de probabilidade de ser portadora do gene em questão.

NOTA:
 A doença pode ocorrer em famílias sem histórias conhecida. Veja, por exemplo, sobre distrofia muscular do tipo Duchenne:

1. Learning About Duchenne Muscular Dystrophy. https://www.genome.gov/19518854
2.   Distrofias Musculares tipo Duchenne (DMD) e tipo Becker genoma.ib.usp.br/.../distrofias-musculares-tipo-duchenne-dmd-e-tipo-be...
3. .    Sex Linkage - Learn Genetics - University of Utah. http://learn.genetics.utah.edu/content/pigeons/sexlinkage/

    O exemplo citado é de
  Motulsky, H. Intuitive Biostatistics. New York. Oxford University                     Press. 1995, p: 149-150.