Métodos Quantitativos Aplicados à Informática em Saúde II
Departamento de Informática em Saúde
UNIFESP
Universidade Federal de São Paulo – UNIFESP
Teste de Fisher
Ricardo A. Quintano Neira
Orientadores
Prof. Dr. Paulo Schor
Prof. Dr. Ivan Torres Pisa
Ricardo A Quintano Neira – Teste de McNemar
Métodos Quantitativos Aplicados à Informática em Saúde II
Departamento de Informática em Saúde
Universidade Federal de São Paulo – UNIFESP
Sumário
1. Definições e visão geral
2. Procedimento para executar o teste
3. Exemplo
4. Resumo
Ricardo A Quintano Neira – Teste de McNemar
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Definições e visão geral
• Não paramétrico
• Aplicável a dois grupos independentes
mutuamente exclusivos (pai x mãe)
• Tamanho das amostras é pequeno
• O teste define se dois grupos diferem na proporção
em que se enquadram na suas classificações
SIEGEL, Sidney. Estatística não-paramétrica. São Paulo: McGraw Hill do Brasil, 1975
Ricardo A Quintano Neira – Teste de McNemar
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Procedimento para executar o teste
Construir uma tabela de contingência 2 x 2. Os sinais “+” e “-”
indicam duas classificações quaisquer (empregado x
desempregado).
G1
G2
-
+
A
C
B
D
A+C
B+D
Tabela de Contingência 2 x 2
SIEGEL, Sidney. Estatística não-paramétrica. São Paulo: McGraw Hill do Brasil, 1975
Ricardo A Quintano Neira – Teste de McNemar
Total
A+B
C+D
N
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Procedimento para executar o teste
Aplicar a Fórmula
P=
(A+B)!(C+D)!(A+C)!(B+D)!
N!A!B!C!D!
Determinar probabilidades para desvios extremos e realizar a soma
das 3 probabilidades
P = Po + Pe1 + Pe2
Se p < que α (nível de significância)  rejeita-se H0 em favor de H1.
.
SIEGEL,
Sidney. Estatística não-paramétrica. São Paulo: McGraw Hill do Brasil, 1975
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Exemplo
Hipótese de que mulheres tem maior afinidade com ciências humanas
enquanto que homens tem maior afinidade com ciências exatas. Cada
um deles foi classificado pelo seu primeiro emprego.
H0: Mulheres e homens com proporções iguais no primeiro emprego
H1: Maior proporção de mulheres com primeiro emprego na área de humanas
do que de homens
Ciências
Humanas
Homens
Mulheres
Total
Pe1
Ciências
Exatas
1
6
7
8
0
8
1
8
9
5
1
6
6
9
15
Pe2
Total
9
6
15
Po =
15!1!8!6!0!
Po = 0,0013986
Po =0,001398601
Pe1 =0,010789211
Pe2 =0,0001998
+
P = 0,012387612
0
9
9
6
0
6
6
9
15
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9!6!7!8!
α = 0,05, N=15
Como p < que α (nível de significância) 
rejeita-se H0 em favor de H1. Assim, existe
diferença nos campos de atividade das
Mulheres e Homens em relação ao seu
primeiro emprego
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Modificação de Tocher
Consiste em determinar primeiro a probabilidade de todos os casos mais
extremos do que o observado, sem incluir o mesmo
Pt = Pe1 + Pe2
Se Pt for superior a α (nível de significância), não podemos rejeitar H0.
Porém se Pt for menor que α recomenda-se o seguinte cálculo
T=
α – Pt
Po
Gerar um número aleatório entre 0 e 1. Se este número for menor que T,
não podemos rejeitar H0
.
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Resumo
 Enquadrar freqüências observadas em uma tabela de 2x2 casas
 Determinar totais marginais
 Aplicar a fórmula de cálculo de probabilidade de Fisher
 Calcular a probabilidade para os desvios extremos
 Somar probabilidade (exata + desvios extremos)
 Se p é menor que α (nível de significância) rejeitar H0 em favor de
H1
 Tocher: Se Pt (soma desvios extremos) for superior a α (nível de
significância), não podemos rejeitar H0. Aplicar fórmula de Tocher
e comparar o resultado com um número aleatório (0-1). Se este
número for menor que T, não podemos rejeitar H0
Ricardo A Quintano Neira – Teste de McNemar
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