Tese de mestrado em Bioestatística, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017Procedeu-se à medição de oito variáveis — glicose, triglicéridos, colesterol, HDL, LDL, LDLox, IL-1 e IL-6—em dez voluntários, em jejum e a intervalos diversos após tomarem um pequeno almoço calórico, em Maio; medições essas que serão consideradas controles de medições de casos, medições análogas feitas em Junho, depois de esses voluntários terem uma dieta rica em framboesas, de reconhecido poder antioxidante, durante um mês. O desafio foi proceder à análise estatística dos dados, no que se refere ao efeito protetor das framboesas. No Capítulo 1 apresentamos os dados disponibilizados, referimos o padrão de evolução das variáveis e referimos, de forma muito genérica o conceito de dados longitudinais. Abordamos ainda uma questão prévia importante, a possibilidade de um ajustamento normal, por ser relevante para a análise de dados longitudinais. No Capítulo 2 fazemos uma análise inicial dos dados, centrada na investigação, explicitamente pedida, da eventual semelhança de casos e auto-controles em jejum. Usamos métodos gráficos reveladores, em particular caras de Chernoff, e procedemos também a testes formais, quer admitindo normalidade sempre que tal não foi rejeitado, quer numa perspetiva não paramétrica. No Capítulo 3 são analisados os perfis de evolução das variáveis, e no Capítulo 4 a evolução de cada voluntário, fazendo-se sempre comentários críticos sobre a coleção de dados que foi disponibilizada. No Capítulo 5 procede-se a uma análise das médias relevantes, que evidenciam que há aparentemente resultados benéficos daquela dieta rica em antioxidantes: subida do “bom” colesterol HDL, descida do “mau” colesterol LDL (e muito particularmente do LDLox), e descida e regularização das interleucinas, que são indicadores de inflamação. No Capítulo 6 inspiramo-nos nos exemplos tratados por Cabral e Goncalves (2012, cap. 6) e Ramsey and Schaffer(2002, cap. 16), sobre análise de dados longitudinais e de medições repetidas, constatando porém que os dados disponibilizados não permitem qualquer das análises referidas naquelas fontes. Foi feito um estudo sistemático de modelos mistos, usando-se o critério de Akaike para selecionar os que proporcionam melhor ajustamento. O Capítulo 7 regista os comentários finais que nos parecem relevantes.We have been asked to peer into data collected in May and in June — glucose, triglycerides, cholesterol, HDL, LDL, LDLox, IL-1 and IL-6, in 10 volunteers, taken at relevant periods of time before and after breakfast. The 10 volunteers have a massive intake of cranberries, known to be powerful antioxidants, during the three weeks before the June measurements (cases); the May measurements are considered as self-controls. Chapter 1 presents the data and their evolution pattern with comments on the metabolic normal values, pointing out that some of the volunteers used seem quite abnormal. Aside from an analysis on changes that occur during the daily measurement times, there is a very elementary presentation on longitudinal data analysis. Since normality is a simplifying assumption in longitudinal data analysis, we also investigate normal fit to the data. An initial data analysis is carried out in Chapter 2, both using graphical revealing tools such as profile plots and Chernoff faces, and some formal tests are performed. An important goal is to comment on the possibility of similitude of May and June data before breakfast intake. In Chapter 3 we analyze the variables profile evolution, and in Chapter 4 the evolution of each volunteer is studied. Critical comments on the poor quality of the data that have been gathered are recurrently presented. In Chapter 5 we calculate averages and confidence intervals, that indicate that the cranberries diet can contribute to reinforce the good HDL cholesterol and to lower the bad LDL cholesterol and LDLox, and to reduce as well the inflammation indicators IL-1 and IL-6. Chapter 6 refers the analysis of longitudinal data made in Cabral and Gona¸lves (2012, chap. 6) and of repeated measurements in Ramsey and Schaffer (2001, chap. 16), concluding that the data at hand have been gathered in a way that precludes similar analyses. A systematic investigation of mixed models is carried out, and the Akaike criterion is used to decide which of them provide a better fit. In Chapter 7 we make some concluding comments
