Capítulo 46 Plano de análise
46.1 Plano de análise estatística
46.1.1 O que é plano de análise estatística?
O plano de análise estatística é um documento que descreve, de forma pré-especificada, os métodos estatísticos que serão utilizados para analisar os dados de um estudo científico.30
O plano de análise estatística define como os dados serão analisados, quais estimativas serão produzidas, quais populações serão consideradas, como eventos intercurrentes serão tratados e quais procedimentos serão usados para lidar com dados incompletos.30
46.1.2 Qual é a relação entre pergunta científica e plano de análise?
O plano de análise estatística deve ser consequência direta da pergunta científica do estudo e não apenas da disponibilidade dos dados ou da familiaridade com determinados métodos analíticos.31
Perguntas cientificamente distintas exigem estimativas distintas, mesmo quando os dados observados são os mesmos.31
A ausência de uma definição explícita da pergunta científica pode resultar em análises tecnicamente corretas, porém conceitualmente desalinhadas com o objetivo do estudo.31
46.1.3 Por que a pré-especificação do plano de análise é fundamental?
A pré-especificação do plano de análise estatística reduz o risco de flexibilidade analítica, data dredging e p-hacking.30
Ela permite distinguir análises confirmatórias de análises exploratórias, preservando a interpretação inferencial dos resultados.30
Em estudos clínicos e observacionais, a existência de um SAP claro fortalece a avaliação crítica da qualidade metodológica do estudo.30,31
46.2 Estimandos
46.2.1 O que são estimandos e por que eles são importantes?
Um estimando define precisamente o efeito ou quantidade de interesse que se pretende estimar em um estudo.31
A definição explícita do estimando reduz ambiguidades frequentes em análises estatísticas, como interpretações divergentes entre análises por intenção de tratar, por protocolo ou análises com imputação de dados.31
46.2.2 Quais componentes devem ser definidos em um estimandos?
População-alvo à qual a inferência se refere.31
Variável de interesse (desfecho).31
Forma de tratamento de eventos intercurrentes (por exemplo, abandono do tratamento, uso de terapias concomitantes ou morte).31
Medida resumo que expressa o efeito de interesse (por exemplo, diferença de médias, razão de riscos ou odds ratio).31
46.2.3 Qual é a relação entre estimando, estimador e método estatístico?
O estimando descreve o que se deseja estimar.31
O estimador descreve como o estimando será estimado a partir dos dados observados.31
O método estatístico descreve o procedimento matemático e computacional usado para calcular o estimador.31
Diferentes métodos estatísticos podem produzir estimativas válidas para o mesmo estimando, assim como o mesmo método pode estimar estimandos diferentes, dependendo das decisões analíticas adotadas.31
46.2.4 Como o plano de análise lida com dados perdidos?
O tratamento de dados perdidos deve ser especificado no plano de análise estatística de forma explícita e justificada.31
A escolha do método de tratamento de dados perdidos está diretamente relacionada ao estimando de interesse e às suposições feitas sobre o mecanismo de ausência dos dados.31
Métodos como imputação múltipla, análise de casos completos ou modelos baseados em máxima verossimilhança não são intercambiáveis do ponto de vista conceitual e podem corresponder a estimandos distintos.31
46.3 Diretrizes para redação
46.3.1 Quais são as diretrizes para redação de planos de análise estatística?
Visite a rede Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research (EQUATOR Network) para encontrar diretrizes específicas.
Guidelines for the Content of Statistical Analysis Plans in Clinical Trials:30 https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/guidelines-for-the-content-of-statistical-analysis-plans-in-clinical-trials/
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,