Estatística Prática para Oncologistas · Capítulo 4

Estatística descritiva e a leitura crítica da Tabela 1

Qual número resume melhor o paciente típico — e como julgar se os braços de um estudo são comparáveis sem cair na armadilha do p-valor da Tabela 1.

Média × mediana com assimetria e outliers

Mude a assimetria, o tamanho da amostra e acrescente pacientes extremos: veja a média e o desvio-padrão (DP) serem arrastados, enquanto a mediana e o intervalo interquartil (IIQ) ficam firmes.

Mensagem-chave. Quando média e mediana divergem, a distribuição é assimétrica e a mediana (IIQ) descreve melhor o paciente típico. O erro-padrão (EP = DP/√n) encolhe com n e mede a precisão da média — não descreve a variabilidade entre pacientes.

Dados simulados para fins didáticos. PSA: log-normal com mediana 42 ng/mL (cenário do livro: 200 pacientes com mCRPC; com assimetria σ ≈ 1,5 a amostra fica próxima de média ~150, IIQ ~18–120). Idade: normal com média 72 e DP 6; “paciente extremo” = pacientes jovens de 38, 45 e 50 anos. Quartis por interpolação linear; bigodes do boxplot até 1,5 × IIQ. Semente: .

SMD × p-valor conforme o tamanho da amostra

Fixe uma diferença entre os braços (ex.: ECOG ≥ 2 em 10% vs. 18%) e mude apenas o número de pacientes por braço: o p-valor despenca, a diferença padronizada (SMD) não sai do lugar.

Mensagem-chave. O SMD mede o tamanho do desequilíbrio; o p-valor da Tabela 1 mede sobretudo o tamanho do estudo. p > 0,05 na Tabela 1 não prova equilíbrio, e p < 0,05 num ensaio grande pode refletir diferença irrelevante. Num ensaio randomizado, diferenças de baseline são por definição acaso — leia a magnitude (|SMD| < 0,10 ≈ balanceado).

Dados simulados para fins didáticos. SMD binário = (pB − pA) / √[(pA(1−pA) + pB(1−pB))/2]; contínuo = (mB − mA) / √[(DPA² + DPB²)/2]. p-valor tratando as proporções/médias escolhidas como observadas: teste z de duas proporções (= qui-quadrado sem correção) ou t de Welch. Faixa cinza no painel do SMD = ±1,96·√(2/n), variação esperada do SMD só por acaso numa randomização 1:1. “Sortear um ensaio” gera os dois braços da mesma população (sem diferença real).