Importante
O que vou ensinar aqui você pode reproduzir/simular facilmente pois deixarei todos os códigos disponíveis.
Sugiro que, caso seja iniciante, considere o rdrr.io porque ele já tem os pacotes necessários instalados e pode ser usado de qualquer dispositivo sem instalar nenhum programa/app/. Depois, quando quiser fazer analises de maior qualidade, vai precisar usar o R/R Studio.
Contexto
Suponha que você anestesiou aleatoriamente seus pacientes submetidos a uma cirurgia em membro inferior com raquianestesia (grupo B) ou com um bloqueio periférico (Grupo A). Você anotou as medidas de pressão arterial de cada paciente no tempo zero (antes da anestesia) e a cada dois minutos até o décimo minuto após o bloqueio.
Os trechos da sua planilha, ficaram provavelmente parecidos com a seguinte imagem:
Na qual cada paciente tem um id (ex: João Sousa = 1, João Maria = 2, etc).Onde cada linha representa a medida de pressão arterial média de cada paciente id no tempo "t" em minutos. Para iniciar a diversão, vamos criar um banco de dados simulado parecido com isso? Não se preocupe, você não precisa saber criar, vou dar uma sugestão de prompt de ChatGPT para fazer isso para você, você pode copiar e colar lá:
"Olá ChatGPT, preciso de sua ajuda para gerar um conjunto de dados simulados em R para fins educacionais. Gostaria de simular dados para um estudo com dois grupos, cada um contendo 10 indivíduos. Cada indivíduo será medido em 6 momentos diferentes. Grupo A: Os indivíduos devem ter medidas de pressão arterial média (PAM) geradas aleatoriamente com médias de 90, 70, 60, 80, 100 e 90 para cada um dos 6 momentos, respectivamente. Use um desvio-padrão de 10 para todas as medições. Grupo B: Faça o mesmo, mas com médias de 90, 40, 40, 70, 80 e 90 para os 6 momentos. Use um id único para cada indivíduo, de 1 a 10 para o Grupo A e de 11 a 20 para o Grupo B. Certifique-se de fixar a semente aleatória para que os resultados sejam reproduzíveis. Por fim, combine todos esses dados em um único dataframe com colunas para id, tempo, grupo e pam. Gostaria de ver um resumo desse dataframe no final. Poderia fornecer o código em R para fazer isso?"O resultado vai conter texto e código, foque no resultado em código R e use o "copy code" como na imagem:
Você mesmo pode simular isso, vou colar o resultado que ele me passou caso você queira usar diretamente:
Você pode copiar e colar esse código diretamente no R, R studio ou Rdrr.io Agora, imagine que queira uma figura bonita como essa:library(dplyr)
library(reshape2)
# Fixando a semente aleatória para resultados reproduzíveis
set.seed(123)# Parâmetros
n_individuos <- 10
medias_grupo_a <- c(90, 70, 60, 80, 100, 90)
medias_grupo_b <- c(90, 40, 40, 70, 80, 90)
desvio_padrao <- 10# Gerando dados para Grupo A
dados_grupo_a <- sapply(medias_grupo_a, function(media) {
rnorm(n_individuos, mean = media, sd = desvio_padrao)
})
df_grupo_a <- data.frame(id = 1:n_individuos, dados_grupo_a)
df_grupo_a <- reshape2::melt(df_grupo_a, id.vars = "id", variable.name = "tempo", value.name = "pam")
df_grupo_a$grupo <- 'A'# Gerando dados para Grupo B
dados_grupo_b <- sapply(medias_grupo_b, function(media) {
rnorm(n_individuos, mean = media, sd = desvio_padrao)
})
df_grupo_b <- data.frame(id = (n_individuos + 1):(2*n_individuos), dados_grupo_b)
df_grupo_b <- reshape2::melt(df_grupo_b, id.vars = "id", variable.name = "tempo", value.name = "pam")
df_grupo_b$grupo <- 'B'# Combinando os dados
df <- rbind(df_grupo_a, df_grupo_b)# Resumo do dataframe
summary(df)
Solicite ao chatgpt o seguinte:
Quero que gere um código para plotar esses dados por grupo e por tempo, usando error plot, de forma que os graficos dos grupos não fiquem sobrepostos e usando transparencia.
Vou colocar aqui a resposta que ele me deu, caso queira ganhar tempo para testar:
Cole esse código no seu R/R Studio ou rdrr.io após o código anterior e veja a mágica acontecer. Agora imagino que queira também fazer testes de hipóteses, então pode pedir ajuda ao ChatGPT, exemplo:library(ggplot2)
library(dplyr)
# Supondo que df seja o seu dataframe com os dados gerados
# Calculando médias e desvios padrões por grupo e tempo
dados_agrupados <- df %>%
group_by(grupo, tempo) %>%
summarise(media = mean(pam), desvio_padrao = sd(pam), .groups = 'drop')# Plotando
ggplot(dados_agrupados, aes(x = tempo, y = media, group = grupo, color = grupo)) +
geom_errorbar(aes(ymin = media - desvio_padrao, ymax = media + desvio_padrao), width = 0.2, alpha = 0.5) +
geom_line() +
geom_point() +
theme_minimal() +
labs(title = "Pressão Arterial Média por Grupo e Tempo", x = "Tempo", y = "Pressão Arterial Média (PAM)") +
scale_color_manual(values = c("blue", "red"))
quero que agora analise a diferença entre os grupos usando anova de medidas repetidasA resposta que ele me deu foi:
library(ez)
# Certifique-se de que o tempo e o grupo são fatores
df$tempo <- as.factor(df$tempo)
df$grupo <- as.factor(df$grupo)
df$id <- as.factor(df$id)# ANOVA de Medidas Repetidas
resultado_anova <- ezANOVA(data = df, dv = .(pam), wid = .(id), within = .(tempo), between = .(grupo), detailed = TRUE)print(resultado_anova)
Junte esse codigo aos anteriores e vai receber uma resposta completa e profissional (o exemplo abaixo foi no rdrr.io):
Agora que chegamos tão longe... o que está faltando? Isso mesmo! Interpretar esses resultados. E advinha quem pode ajudar? Vamos lá para mais um prompt? Copie todo esse resultado e cole a seguir do seguinte comando:
Interprete esse resultado da ANOVA de medidas repetidas para mim, de forma didatica.
(cole aqui abaixo o resultado de ANOVA para baixo) e envie para o chatGPT.
Ele vai dar uma reposta detalhada com uma interpretação simples ao final. Se você, no início, der o contexto clínico da pesquisa, a resposta vai ficar ainda melhor e mais clara (explique o que é sua pesquisa, quais suas dúvidas).
Exemplo de resposta do chatGPT para a interpretação detalhada da analise:
Este resultado da ANOVA de medidas repetidas fornece informações importantes sobre o efeito dos fatores "grupo", "tempo" e a interação entre "grupo" e "tempo" na variável dependente, que neste caso pode ser a pressão arterial média (PAM). Vou explicar cada parte do resultado de forma didática:
### Resultados da ANOVA
- **(Intercept)**: Este é o termo de interceptação do modelo, representando a média geral dos dados, desconsiderando os efeitos de grupo e tempo. O valor de F é muito alto (12904.42) e o p-valor é extremamente baixo (praticamente zero), indicando que o intercepto é significativamente diferente de zero.- **grupo**: Refere-se à diferença entre os grupos A e B. O F-valor é 117.40 e o p-valor é muito baixo (2.56e-09), sugerindo que há uma diferença significativa entre os grupos.
- **tempo**: Refere-se ao efeito do tempo (ou seja, as diferentes medições ao longo do tempo). O F-valor é 83.20 e o p-valor é extremamente baixo (3.18e-32), indicando que o tempo tem um efeito significativo nas medidas.
- **grupo:tempo**: Este é o termo de interação, mostrando se o efeito do tempo varia entre os grupos. O F-valor é 10.56 e o p-valor é muito baixo (5.35e-08), sugerindo que a relação entre tempo e as medidas é diferente entre os grupos.
- **ges**: Generalized Eta Squared, uma medida do tamanho do efeito. Quanto maior o valor, mais significativo é o efeito do fator. Por exemplo, para "tempo", o valor de 0.804 indica um grande efeito.
### Teste de Esfericidade de Mauchly
- Avalia se as variações (variâncias) das diferenças entre todos os pares de condições (neste caso, os diferentes tempos) são as mesmas. Se as variâncias são diferentes, a esfericidade é violada, o que pode afetar a validade dos testes de hipótese.
- No seu caso, o teste de Mauchly para "tempo" e "grupo:tempo" mostra que a esfericidade não é um problema (p > 0.05), portanto, os resultados da ANOVA são considerados válidos.### Correções de Esfericidade
- Quando a esfericidade é violada, as correções são aplicadas para ajustar os graus de liberdade. Aqui, as correções de Greenhouse-Geisser (GG) e Huynh-Feldt (HF) são apresentadas.
- No seu caso, ambas as correções indicam significância para os efeitos de "tempo" e "grupo:tempo", reforçando a conclusão de que ambos têm efeitos significativos nas medidas.### Interpretação Geral
- Existe uma diferença significativa entre os grupos em relação às medidas ao longo do tempo.
- O tempo tem um efeito significativo nas medidas.
- A maneira como o tempo afeta as medidas varia entre os grupos.Esses resultados sugerem que tanto o fator "grupo" quanto o "tempo" e a interação entre eles são importantes e têm efeitos significativos na variável dependente do estudo.
Palavras finais
É claro que nem sempre tudo vai sair redondo assim de primeira, resumi para o texto não ficar ainda mais longo. Mas lembre que, caso um erro ocorra, copie a mensagem e erro e informe ao chatgpt para que ele ajude você a corrigir seu código.
Qualquer dúvida/sugestão pode me procurar: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.
orcid.org/0000-0001-6289-2233