A análise longitudinal de dados é um aspecto fundamental da bioestatística, envolvendo o estudo de dados coletados dos mesmos sujeitos durante um período de tempo. Esta abordagem permite aos investigadores avaliar mudanças nas variáveis ao longo do tempo, examinar os efeitos dos tratamentos e investigar as relações entre vários factores e resultados. No entanto, para realizar análises de dados longitudinais fiáveis e significativas, certos pressupostos fundamentais devem ser mantidos.
Suposição 1: Independência
A suposição de independência refere-se à independência das observações dentro e entre os sujeitos. Em estudos longitudinais, é crucial garantir que medidas repetidas tiradas do mesmo sujeito não estejam correlacionadas entre si. A violação desta suposição pode levar a estimativas tendenciosas e conclusões errôneas. Para resolver isto, os investigadores utilizam frequentemente técnicas estatísticas, tais como modelos de efeitos mistos e equações de estimativa generalizadas para explicar a natureza correlacionada dos dados.
Suposição 2: Linearidade
A linearidade pressupõe que a relação entre as variáveis independentes e dependentes é linear. Esta suposição é essencial em modelos de regressão, onde a relação entre as variáveis preditoras e o resultado é assumida como linear. Na análise longitudinal de dados, a suposição de linearidade deve ser cuidadosamente avaliada para garantir a validade dos modelos estatísticos utilizados. Caso a relação seja não linear, poderá ser necessária a transformação das variáveis ou a utilização de modelos não lineares.
Premissa 3: Dados ausentes
Os estudos longitudinais enfrentam frequentemente o desafio da falta de dados devido a desistências, não resposta ou outras razões. Supõe-se que os dados faltantes estão faltando completamente aleatoriamente, faltando aleatoriamente ou faltando não aleatoriamente. A suposição de mecanismos de dados faltantes é crucial, pois afeta a validade das inferências estatísticas. Vários métodos de imputação e análises de sensibilidade são comumente empregados para abordar as implicações dos dados faltantes na análise longitudinal de dados.
Suposição 4: Homocedasticidade
A homocedasticidade refere-se à suposição de que a variância dos resíduos ou erros é constante em todos os níveis das variáveis independentes. No contexto da análise longitudinal de dados, a homocedasticidade é importante para avaliar a precisão das estimativas estatísticas e a validade dos testes de hipóteses. Os pesquisadores precisam avaliar a presença de heterocedasticidade e considerar erros padrão robustos ou estimativas de mínimos quadrados ponderados se a suposição for violada.
Suposição 5: Normalidade
A suposição de normalidade refere-se à distribuição dos resíduos nos modelos estatísticos. Na análise longitudinal de dados, esta suposição é particularmente relevante quando se empregam modelos paramétricos, como modelos lineares de efeitos mistos. Os desvios da normalidade podem afetar a precisão das inferências estatísticas, levando à utilização de modelos ou transformações alternativas para acomodar distribuições de dados não normais.
Premissa 6: Invariância no Tempo
A invariância temporal pressupõe que a relação entre as variáveis independentes e dependentes permanece estável ao longo do tempo. Implica que os efeitos das variáveis independentes sobre o resultado não mudam ao longo dos diferentes momentos. Avaliar a suposição de invariância no tempo é essencial na análise longitudinal de dados para determinar a estabilidade das relações e identificar potenciais efeitos variantes no tempo.
Aplicações do mundo real
Os principais pressupostos da análise longitudinal de dados têm implicações profundas na bioestatística, pois impactam a validade e a confiabilidade dos resultados da pesquisa. Compreender e abordar estes pressupostos é fundamental para a realização de estudos longitudinais rigorosos no campo da biomedicina e da saúde pública. Ao aderir a estes pressupostos e ao empregar metodologias estatísticas apropriadas, os investigadores podem obter conhecimentos significativos sobre a progressão da doença, a eficácia do tratamento e outros resultados vitais relacionados com a saúde.