Capítulo 20 Tabelas

20.1 Tabelas

20.1.1 Por que usar tabelas?

• Tabelas complementam o texto (e vice-versa), e podem apresentar os dados de modo mais acessível e informativo.²²⁵

20.1.2 Que informações incluir nas tabelas?

• Título ou legenda, uma síntese descritiva (geralmente por meio de parâmetros descritivos), intervalos de confiança e/ou P-valores conforme necessário para adequada interpretação.^225,226

20.1.3 Quais são os tipos de tabelas?

• Tabela de frequência: apresenta a quantidade de ocorrências (frequência absoluta e relativa) de cada categoria de uma variável; usada com variáveis qualitativas ou quantitativas discretas.^REF?

• Tabela de frequência agrupada: organiza dados contínuos em intervalos de classe (ex: faixas etárias) e mostra as frequências correspondentes.^REF?

• Tabela de contingência (ou tabela cruzada): cruza duas variáveis categóricas, permitindo observar possíveis associações entre elas.^REF?

• Tabela de medidas descritivas: resume variáveis quantitativas com estatísticas como média, mediana, desvio-padrão, mínimo, máximo e quartis.^REF?

• Tabela de comparação entre grupos: apresenta médias, desvios-padrão e ocasionalmente resultados de testes de inferência estatística para comparar dois ou mais grupos.^REF?

• Tabela de resultados de testes estatísticos: exibe valores de estatísticas de teste , P valores e intervalos de confiança; usada para mostrar inferências.^REF?

• Tabela de regressão (ou de modelos estatísticos): mostra os coeficientes de regressão, erros padrão, intervalos de confiança e P valores para cada variável de um modelo.^REF?

• Tabela de séries temporais ou longitudinais: organiza dados medidos em diferentes momentos no tempo, permitindo visualizar tendências ou variações longitudinais.^REF?

O pacote gtsummary²²⁷ fornece a função tbl_summary para construção da ‘Tabela 1’ com dados descritivos.

O pacote table1²²⁸ fornece a função table1 para construção de tabelas.

O pacote flextable²²⁹ fornece as funções flextable, as_flextable e save_as_docx para criar e salvar tabelas formatadas em DOCX.

O pacote rempsyc²³⁰ fornece a função nice_table para criar tabelas formatadas.

20.1.4 Quais são os erros mais comuns de preenchimento de tabelas?

• Erros tipográficos.²³¹

• Ausência de rótulos ou unidades nas variáveis.²³¹

• Relatar estatísticas incorretamente, tais como rotular variáveis contínuas como porcentagens.²³¹

• Estatísticas descritivas de tendência central (ex.: médias) relatadas sem a estatística de dispersão correspondente (ex.: desvio-padrão).²³¹

• Desvio-padrão nulo (\(\sigma=0\)).²³¹

• Valores porcentuais que não correspondem ao numerador dividido pelo denominador.²³¹

20.2 Tabela 1

20.2.1 O que é a ‘Tabela 1’?

• A ‘Tabela 1’ descreve as características demográficas, sociais e clínicas da amostra, completa ou agrupada por algum fator, geralmente por meio de parâmetros de tendência central e dispersão.^232,233

20.2.2 Qual a utilidade da ‘Tabela 1’?

• Descrever (conhecer) as características da amostra e dos grupos sendo comparados, quando aplicável.²³³

• Verificar aderência ao protocolo do estudo, incluindo critérios de inclusão/exclusão, tamanho da amostra e perdas amostrais.²³³

• Permitir a replicação do estudo.²³³

• Meta-analisar os dados junto a estudos similares.²³³

• Avaliar a generalização (validade externa) das conclusões do estudo.²³³

20.2.3 Como construir a ‘Tabela 1’?

• A Tabela 1 geralmente é utilizada para descrever as características da amostra estudada, possibilitando a análise de ameaças à validade interna e/ou externa ao estudo.^234,235

O pacote table1²²⁸ fornece a função table1 para construção de tabelas.

O pacote gtsummary²²⁷ fornece a função tbl_summary para construção da ‘Tabela 1’ com dados descritivos.

Tabela 20.1: Características da amostra por grupo.

Características	N	Controle N = 1031	Intervenção N = 971	Valor-p2
Sexo	200			0.060
F		49 (48%)	59 (61%)
M		54 (52%)	38 (39%)
Idade	200			0.8
Média (Desvio Padrão)		61 (12)	60 (12)
Mediana [Q1, Q3]		61 [53, 69]	60 [53, 69]
IMC	200			0.2
Média (Desvio Padrão)		26.8 (3.7)	27.5 (4.0)
Mediana [Q1, Q3]		26.6 [24.5, 29.7]	27.6 [25.6, 29.9]
1 n (%)
2 Teste qui-quadrado de independência; Teste de soma de postos de Wilcoxon

20.2.4 O que é a falácia da ‘Tabela 1’?

• Falácia da Tabela 1 ocorre pela interpretação errônea dos P-valores na comparação entre grupos, na linha de base, de um ensaio clínico aleatorizado.²³⁶

• Não interprete P da linha de base em ensaios clínicos como “desequilíbrio” (falácia da Tabela 1). Mantenha P-valor apenas como descritivo (ou omita), enfatizando desenho e aleatorização.²³⁷

20.3 Tabela 2

20.3.1 Qual a utilidade da ‘Tabela 2’?

• A Tabela 2 mostra associações ajustadas multivariadas com o resultado para variáveis resumidas na Tabela 1.²³²

20.3.2 Como construir a ‘Tabela 2’?

• A Tabela 2 pode ser utilizada para apresentar estimativas de múltiplos efeitos ajustados de um mesmo modelo estatístico.²³²

Tabela 20.2: Exposição (OR; 95% IC) com e sem ajuste.

Características	Sem ajuste			Ajustado
	OR	95% IC	Valor-p	OR	95% IC	Valor-p
Grupo
Controle	—	—		—	—
Intervenção	1.71	0.98, 3.02	0.061	1.70	0.97, 3.03	0.067
Abreviações: IC = Intervalo de Confiança, OR = Razão de chances
Nota. Modelo ajustado por Idade (contínua) e IMC (contínuo). Covariáveis são usadas apenas para controle de confusão e não devem ser interpretadas como efeitos causais (Falácia da Tabela 2).

O pacote table1²²⁸ fornece a função table1 para construção de tabelas.

O pacote gtsummary²²⁷ fornece a função tbl_summary para construção da ‘Tabela 1’ com dados descritivos.

20.3.3 O que é a falácia da ‘Tabela 2’?

• A Tabela 2 pode induzir ao erro de interpretação pelas estimativas de efeitos para covariáveis do modelo também serem utilizados para controlar a confusão da exposição.^232,238

• Ao apresentar estimativas de efeito ajustadas para covariáveis juntamente com a estimativa de efeito ajustada para a exposição primária, a Tabela 2 sugere implicitamente que todas estas estimativas podem ser interpretadas de forma semelhante, se não de forma idêntica, como estimativa do efeito total.^232,238

• A falácia da Tabela 2 pode ser evitada limitando-se a tabela a estimativas das medidas primárias do efeito de exposição nos diferentes modelos, com as covariáveis secundárias de “ajuste” relatadas em uma nota de rodapé, juntamente com a forma como foram categorizadas ou modeladas.²³²

Tabela 20.3: Tabela suscetível à Falácia da ‘Tabela 2’.

Características	Sem ajuste			Ajustado
	OR	95% IC	Valor-p	OR	95% IC	Valor-p
Grupo
Controle	—	—		—	—
Intervenção	1.71	0.98, 3.02	0.061	1.70	0.97, 3.03	0.067
Idade				1.02	1.00, 1.05	0.087
IMC				1.05	0.97, 1.13	0.2
Abreviações: IC = Intervalo de Confiança, OR = Razão de chances

Citar como:
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,

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