Análise de dados ordinais em estudos clínicos e experimentais
Analysis of ordinal data in clinical and experimental studies
Hélio Amante Miot
Há fenômenos que são representados por certos dados qualitativos em que cada categoria mantém uma dependência hierárquica em relação a outra (por exemplo, escolaridade, classe funcional, fototipo, gravidade dos sintomas). Esses dados são chamados ordinais e não devem ser interpretados como dados qualitativos nominais, que se caracterizam por categorias completamente independentes entre si (por exemplo, estado civil, gênero, tipagem ABO, tipo de amputação, tipo de aneurisma)
As variáveis representadas por dados de natureza ordinal são muito comuns em pesquisa biomédica e retornam conceitos claros sobre um continuum de intensidade do efeito, ordenados segundo uma sequência lógica monotônica, mas não são necessariamente proporcionais. Por essa razão, suas características demandam técnicas estatísticas específicas, cuja inobservância leva a equívocos analíticos que podem prejudicar as conclusões
Dados ordinais apresentam menor precisão da informação do que suas alternativas quantitativas, reduzindo o poder da análise. Isso se torna ainda mais sensível para os resultados quando a variável ordinal é a variável dependente do estudo. De forma pragmática, toda categorização resulta de um reducionismo arbitrário; assim, os dados devem ser originalmente coletados como variáveis quantitativas, podendo se optar pela sua ordenação posterior. Além disso, a fusão de grupos (por exemplo, o estadiamento I vs. II vs. III + IV) ou a dicotomização dessas categorias ordenadas (por exemplo, melhora vs. piora) penitencia ainda mais a informação, favorecendo o erro tipo II
| Variável | Categorias ordinais | Alternativa quantitativa |
|---|---|---|
| Classe funcional | I, II, III, IV | N.D. |
| Escolaridade | Analfabeto, fundamental, médio, superior | Anos de estudo completos |
| Risco anestésico da American Society of Anesthesiologists (ASA) | I, II, III, IV, V | N.D. |
| Faixa etária | Infância, adolescência, adulto, idoso | Idade em anos |
| Estadiamento do câncer | I, II, III, IV | N.D. |
| Composição física | Magro, eutrófico, sobrepeso, obeso, obeso mórbido | Índice de massa corporal |
| Palidez | 0, 1+, 2+, 3+, 4+ | Hematócrito |
| Amplitude de pulso | 0, 1+, 2+, 3+, 4+ | Pletismografia |
| Marcação histopatológica | 0, 1+, 2+, 3+, 4+ | Percentual de células |
| Satisfação | Muito insatisfeito, um pouco insatisfeito, neutro, satisfeito, muito satisfeito | N.D. |
| Status econômico | Classe A, B, C, D | Renda familiar |
É critério do pesquisador representar ou analisar variáveis ordinais, seja porque não haja equivalente quantitativo (por exemplo, estadiamento do câncer, satisfação, alívio de sintomas, nível de amputação), porque representam mais adequadamente um conceito relacionado ao fenômeno (por exemplo, mortalidade em cirurgias de obesos mórbidos em comparação a eutróficos) ou mesmo porque o desfecho desejado está ligado a uma categoria ordinal (por exemplo, tornar-se normotenso é mais importante que uma redução quantitativa média de 10 mmHg da pressão arterial)
Na etapa de descrição de dados ordinais, deve-se atentar que, como as categorias são independentes, a representação da amostra como média e desvio padrão pode não permitir sua adequada caracterização, seja porque a distribuição não é unimodal, por não ter distribuição normal nem simétrica ou mesmo pelo ponto médio não representar nenhuma das categorias (por exemplo, estadiamento médio = 2,5; pulso médio = 3,2 cruzes). Dessa forma, deve-se preferir a descrição das frequências percentuais de cada categoria (por exemplo, 10% estadiamento I, 30% II, 40% III e 20% IV), e sua representação gráfica como diagrama de frequências (
A
Fundamental (n = 18)
Médio (n = 24)
Superior (n = 18)
Total (n = 60)
Doentes – n (%)
12 (67)
12 (50)
6 (33)
30 (50)
Não doentes – n (%)
6 (33)
12 (50)
12 (67)
30 (50)
Quando se compara o comportamento de uma variável quantitativa de acordo com categorias ordinais (por exemplo, a idade dos alunos segundo a classe social), a comparação para distribuições normais e homocedásticas deve ser feita pelo teste de análise de variância (ANOVA) com contraste linear, que incorpora a ordenação das categorias e permite a inferência quanto à tendência dos grupos. Para as outras condições, pode ser utilizada sua alternativa não-paramétrica: o teste de Jonckheere-Terpstra
A análise de correlações que envolvam ao menos uma variável com dados ordinais deve ser realizada através do coeficiente rho (ρ) de Spearman ou de Kendall tau-b
Estudos longitudinais que envolvam dados ordinais podem ser analisados a partir de modelos não-paramétricos para dados dependentes (por exemplo, testes de Wilcoxon e de Friedman)
Os instrumentos de medida compostos por itens com escores ordinais (por exemplo, inquéritos de qualidade de vida) devem ser avaliados quanto à dimensionalidade e podem ser analisados de forma mais adequada a partir de modelos que utilizem a teoria de resposta ao item (TRI) para dados ordinais
Finalmente, há certa controvérsia sobre o uso exclusivo de técnicas estatísticas ordinais (não-paramétricas) para todos os casos, visto o menor poder estatístico comparado às técnicas paramétricas. Mesmo com o uso de técnicas exatas (por exemplo, o método de Monte Carlo) para a estimativa do p-valor, as variantes não-paramétricas apresentam resultados mais conservadores quanto à rejeição da hipótese nula.
De fato, em distribuições ordinais unimodais e simétricas, à medida que a amostra se torna mais numerosa (por exemplo, n > 30), o número de categorias ordinais aumenta (por exemplo, n ≥ 5) e haja intervalos relativamente constantes entre as categorias (por exemplo, faixas etárias, estações do ano), as técnicas estatísticas paramétricas apresentam desempenho inferencial adequado para a análise de dados ordinais. Esse argumento se fundamenta no teorema do limite central
A decisão de empregar variáveis ordinais na pesquisa exige descrição minuciosa na metodologia tanto dos motivos que levaram a categorizar variáveis quantitativas quanto das estratégias descritiva e analítica empregadas
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Submitted date:
09/23/2020
Accepted date:
09/23/2020
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