Testes bayesianos em ensaios clínicos

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Silva, Josimara Tatiane da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Bayes factor; Bayesian robust; Fator de Bayes; Hypotheses testing; Overdispersion; Robustez bayesiana; Sample size; Sobredispersão; Tamanho amostral; Teste de hipóteses
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-02052022-140113/

Nesta tese propomos duas novas abordagens bayesianas para testes de hipóteses de equivalência para proporções e provamos que esses testes de hipóteses bayesianos são equivalentes. Essas metodologias bayesianas aplicadas aos testes de equivalência combinam ferramentas frequen- tistas e bayesianas sob a ótica de teoria da decisão, nas quais regras de decisões ótimas são usadas para minimizar a combinação linear das probabilidades dos erros dos tipos I e II, além do uso de um nível de significância em função do tamanho amostral. Dessa forma, contornando algumas limitações da abordagem frequentista, predominantemente usada para testes de equiva- lência. Além disso, realizamos um estudo de robustez bayesiana para os testes de significância. Propomos um índice de sensibilidade por meio do uso da derivada dos funcionais estatísticos construídos. Os resultados da análise de dados reais mostram que esse índice de sensibilidade mede satisfatoriamente a sensibilidade local das quantidades a priori com respeito à escolha da distribuição a priori. Por fim, realizamos um estudo de simulação a fim de avaliar as taxas da probabilidade do erro do tipo I e do poder dos testes considerando diferentes cenários. Também avaliamos dados de contagem sobredispersos por meio de uma análise de má especificação. Apresentamos uma tabela para determinar, de forma prática, o tamanho amostral ótimo. As metodologias desenvolvidas são ilustradas para testes de bioequivalência no contexto de ensaios clínicos.