Introdução à Bioestatística tipos de variáveis e níveis de mensuração

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UFV – Universidade Federal de Viçosa 
Matéria: NUT 362 - Bioestatística 
 
 
 
 
Conceito de Estatística 
- É a ciência que tem por objetivo orientar a coleta, o resumo, a apresentação, a análise e a 
interpretação de dados 
- É a ciência que fornece os princípios e os métodos para coleta, organização, resumo, análise e 
interpretação de dados. 
Conceito de Bioestatística 
- Aplicação das técnicas estatísticas às ciências biológicas e da saúde 
em geral 
- Alguns testes estatísticos são muito aplicados na área da saúde para: 
→ Testar hipóteses; 
→ Avaliação adequada da variabilidade observada nos processos biológicos. 
Aplicações da Bioestatística 
- Pesquisa científica 
- Prática profissional 
Áreas da Estatística 
- Descritiva 
→ Resumo e apresentação dos dados, por meio de tabelas e gráficos, medidas de frequências, 
medidas de posição ou tendência, medidas de dispersão. 
- Inferencial 
→ Ajuda a concluir sobre conjuntos maiores de dados (populações) quando apenas partes desses 
conjuntos (as amostras) foram estudadas. 
→ Tomada de decisões baseado em probabilidades. 
Conceitos iniciais em Estatística 
- População 
→ É o conjunto de todas as pessoas, sujeitos, organismos ou objetos que 
possuem uma ou mais características em comum (população elegível) 
→ Tamanho infinito da População – pode ser composta de um número tão 
grande de elementos, que às vezes não é possível quantifica-los. 
→ Tamanho Finito da População – Quando é possível quantificar os elementos, mesmo sendo 
bastante amplo na maioria das situações. 
- Amostra 
→ É todo subconjunto de unidades retiradas de uma população para obter a informação desejada. 
→ É uma parte selecionada da totalidade de elementos da população. 
Auxilia na tomada de 
decisões e compreende as 
relações entre variáveis 
Censo é o estudo 
que utiliza dados de 
toda uma população. 
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→ O número de indivíduos selecionados para a amostra e a técnica de seleção são importantes 
para que os resultados obtidos sejam generalizados para a população-alvo. 
→ Os estudos preferem usar amostras por diversos motivos: 
• Custos financeiros 
• Demora da coleta de informações dos censos 
• Populações muito grandes 
• Impossibilidade física de avaliar toda a população 
• Comprovado valor científico das informações coletadas por meio de amostras 
→ Tipos de amostra 
• Amostras representativas da população: “Miniatura” da 
população com características similares, permitindo tirar 
conclusões para a população da qual foi retirada; 
• Amostra enviesada ou tendenciosa: Não representa 
adequadamente a população de origem e não permite conclusões 
generalizadas. 
→ É possível fazer inferência estatística sobre uma determinada população através do estudo de 
uma amostra representativa. 
→ Amostragem: Diversos procedimentos para obtenção de uma amostra representativa. 
- Parâmetro 
→ Parâmetro é um valor que resume na população a informação relativa a uma variável. 
→ Exemplo: A média de estatura das crianças matriculadas no 5° ano da escola X é de 115cm. 
→ Todos os alunos da turma foram avaliados, portanto, a informação é referente à toda população. 
→ A média observada é um parâmetro. 
- Estimativa 
→ A estimativa é obtida a partir da amostra de uma população. 
→ Exemplo: Se tivessem estudado uma amostra de crianças matriculadas no 5° ano da escola X, a 
média observada constituiria uma estimativa do parâmetro. 
→ Realizar inferência sobre o parâmetro. 
- Variável 
→ Toda característica ou atributo que pode variar de um indivíduo para o outro. Pode também 
variar no mesmo individuo em momentos diferentes. 
→ Informação de interesse a ser analisada. 
→ Exemplos: idade, pressão arterial, peso, renda, nível de atividade física. 
→ Variáveis qualitativas ou categóricas. 
• Variáveis qualitativas: fornecem dados de natureza não-numérica. Descrevem classificações, 
atributos ou qualidades. Exemplos: o sexo de um paciente, cor do cabelo, gravidade de uma 
doença... 
• Mesmo que os dados possam ser codificados numericamente (masculino = 1; feminino = 2), os 
números aqui são apenas símbolos sem valor quantitativo. 
 
Uma amostra nunca será uma 
cópia fiel da sua população, 
mesmo que o procedimento de 
Amostragem seja adequado. 
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• Variável qualitativa nominal 
- Os indivíduos são classificados em categorias, segundo uma característica. O número de 
categorias da variável permite classificar a variável em dicotômica (2 opções) ou politômica. (3 ou 
mais opções). 
- Exemplos: sexo (masculino e feminino), diabetes (presente/ausente), tipo sanguíneo (A,B,AB ou O). 
• Variável qualitativa ordinal 
- Assume classificações que podem ser descritas em ordem natural. 
- Exemplos: nível de escolaridade (ensino fundamental, médio, superior), classe econômica (A, B, C, 
D, E), classificação do IMC (baixo peso, eutrofia e excesso de peso). 
→ Variáveis quantitativas ou numéricas 
• Variáveis quantitativas são aquelas cujos dados são valores numéricos que expressam 
quantidades. 
• Exemplos: o peso dos indivíduos, a concentração sérica de colesterol, o número de pessoas 
residentes no domicílio... 
• Variáveis quantitativas discretas 
- Em geral, o resultado numérico da mensuração é um valor inteiro, resultante de um processo de 
contagem. 
- Exemplos: número de filhos (nenhum, 1, 2, 3, 4, etc...), número de bactérias em um volume de urina, 
tamanho da família, número de casos de febre amarela em MG. 
• Variáveis quantitativas contínuas 
- O resultado numérico pode apresentar qualquer valor dentro de um intervalo de variação 
possível. 
- Seus resultados são geralmente provenientes de uma mensuração. 
- Exemplos: peso (Kg), IMC (Kg/m2), idade (anos), concentração sérica de glicose (mg/dL). 
- Dados 
→ São as informações (numéricas ou não) obtidas de uma amostra. 
→ São os valores da variável em estudo.