Amostragem - Epidemiologia

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LARISSA DA SILVA GOMES SANTOS 
Planejando um estudo: 
 Primeiramente colocamos quais perguntas queremos responder com o estudo (Quais são 
os fatores de risco? Qual a prevalência? Qual a eficácia da doença? Qual a distribuição 
espacial? Etc.) 
 Também é necessário definir hipóteses – prevalência de Leishmaniose é > 20%, os fatores 
de risco são gatos machos castrados, etc. 
 Fazer o plano de amostragem 
Utilizamos amostra pois é inviável utilizar uma população inteira, devido a custos e tempo. A grande 
vantagem do uso de amostras é a inferência estatística, que é o processo que nos permite tirar 
conclusões a respeito de uma população, a partir de uma amostra. 
 Qualquer amostra fornece informações. Mas não é qualquer amostra que permite 
generalização dos resultados para a população que foi retirada. 
Plano de Amostragem: 
 Etapas: 
o Quem pesquisar – população alvo e unidade amostral 
o Quantos pesquisar – tamanho da amostra 
o Como selecionar – método da amostragem 
 
1. Quem pesquisar? 
Qual a população alvo da pesquisa? 
Na área de saúde, a população pode ser constituída por PACIENTES ou ANIMAIS, mas também 
por radiografias, prontuários, necropsias, produção de leite/carne, certidão de óbito, etc. 
É importante definir as características em comum. 
É importante deixar claro que tipo de população queremos abordar, homogênea ou heterogênea. 
Quais variáveis serão medidas e que tipo de população vou estar representando? 
Dito isso, você define a menor entidade que você vai avaliar, a unidade amostral. 
Pode ser o indivíduo (animal, exame, prontuário, cultura de células) ou o grupo de indivíduos (canil, 
fazenda, granja, clínica) – quando utiliza-se um grupo de indivíduos, tem que decidir de que maneira 
você vai classifica-lo, por exemplo, vou considerar um canil positivo se tiver um caso? Prevalência 
acima de 5%, 10%? 
Pontos chaves: 
 É importante ter uma ideia precisa de qual população sua amostra quer representar 
 A representatividade da amostra é uma peça chave para o poder de extrapolação dos 
achados do estudo 
 A representatividade é ditada pelas variáveis avaliadas 
 
 
 
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LARISSA DA SILVA GOMES SANTOS 
2. Quantos pesquisar? 
O tamanho da amostra reflete na quantidade de unidades amostrais avaliadas e por consequência 
reflete na precisão do estudo. 
Amostras desnecessariamente GRANDES podem levar a desperdício de tempo e dinheiro, além 
de eticamente não corretas. Da mesma maneira, amostras excessivamente PEQUENAS podem 
levar a resultados não confiáveis. 
O objetivo é que a amostra seja estatisticamente significante, para que as diferenças encontradas 
sejam suficientes para não serem atribuídas ao acaso. 
Quanto maior o tamanho da amostra, menor será o erro amostral. E da mesma maneira quanto 
menor o tamanho da amostra, maior será o erro amostral. É nosso dever achar o equilíbrio entre 
esses. 
A amostragem é importante no delineamento da pesquisa (desenho do estudo). 
Determina a validade e a precisão dos resultados obtidos. 
o Precisão: diz respeito ao grau de reprodutibilidade dos resultados. Não é totalmente 
previsível e sempre é avaliada ao final do estudo por testes estatísticos. 
O cálculo do tamanho da amostra depende das características da pesquisa. 
 Depende de: 
o Disponibilidade de mão de obra/recursos 
o Tempo 
o Grau de precisão das estimativas 
o Definição e tamanho da população alvo 
o Número de grupos a serem estudados 
o Aspecto de variabilidade da amostra 
o Frequência do evento a ser observado 
o Magnitude da diferença que se busca encontrar 
o Perda de seguimento em estudos longitudinais 
Pontos chaves: 
 O tamanho da amostra é o número de unidades avaliadas no estudo 
 Determina a precisão dos resultados 
 O que queremos é uma amostra estatisticamente significante!!! 
 O cálculo do tamanho da amostra depende da características da pesquisa que se quer 
realizar 
 Deve ser realizado por especialistas e estatísticos 
 
3. Como selecionar? 
A técnica da amostragem escolhida vai refletir na qualidade da amostra e reflete também na 
validade do estudo. 
Quantidade – precisão, qualidade – validade. 
Critérios: 
o De inclusão: cumpridos para que o indivíduo possa ser eleito para participar no estudo 
o De exclusão: não permitem que o indivíduo participe do estudo 
 
 
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LARISSA DA SILVA GOMES SANTOS 
Termo de consentimento livre e esclarecido: o sujeito, voluntariamente, confirma sua vontade de 
participar em um estudo, após ter sido informado de todos os aspectos relevantes para sua tomada 
de decisão. Eticamente obrigatório. 
 Técnicas de Amostragem 
I. Probabilística (aleatória ou casual) 
II. Semi-probabilística 
III. Não-probabilística 
A escolha da técnica de amostragem utilizada depende do tipo de população abordada. 
I. Probabilística 
Obtida por SORTEIO -> processo randômico 
As unidades são retiradas ao acaso da população. 
Processo randômico significa dizer que todos os indivíduos tem a mesma chance de serem 
selecionados. 
É preciso que a população seja CONHECIDA, e cada unidade esteja identificada por nome ou 
número. 
Existe o Marco Amostral. 
a) Aleatório simples 
Sorteio de uma amostra a partir de uma população constituída por unidades homogêneas para a 
variável estudada. 
Sexo, idade, raça, cor... 
 Nenhuma ou pouca variação entre elas. 
 
b) Aleatório Estratificada 
A população é constituída por UNIDADES HETEROGÊNEAS para variável estudada. 
É necessário formar estratos – são formados de acordo com fatores que podem influenciar na 
prevalência como sexo, idade, espécie, raça, por área geográfica (bairros). 
Procedimento: 
1. As unidades da população devem ser identificadas 
2. As unidades similares devem ser reunidas em subgrupos chamados ESTRATOS (pode ter 
N estratos) 
3. Faz o sorteio dentro dos estratos, não mais na população toda 
As amostras probabilísticas exigem que o pesquisador tenha a listagem com todas as unidades da 
população, serão sorteadas as unidades que comporão a amostra e todas tem a mesma 
probabilidade de ser sorteadas. 
A listagem inviabiliza a tomada de amostras aleatórias em grande parte dos casos. 
 
 
 
 
 
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II. Semi-probabilística 
É parcialmente aleatório, sendo constituído por n unidades retiradas da população por 
procedimento. É aleatória mas não é randomizada – nem todos tem a mesma chance de ser 
selecionado. 
 Tipos 
o Sistemática 
o Por conglomerados 
 
 Sistemática 
Segundo um sistema preestabelecido. Há seleção de indivíduos em intervalos iguais. 
Procedimento: 
1. Calcular qual intervalo será aplicado 
 
Intervalo: N / n 
N = população 
n = amostra 
 
2. Sorteio de um número inteiro dentro do intervalo 
 
 Por conglomerados 
Seleção de n unidades tomadas de alguns conglomerados (conjunto de unidades que estão 
agrupadas, qualquer que seja razão). 
Ex.: fazenda leiteira é um conglomerado de bovinos fêmeas adultas; escola é um conglomerado de 
crianças. 
Amostra de conveniência: quando não é feito nenhum cálculo para determinar o tamanho de uma 
amostra e essa amostra não tem nenhum método de seleção empregado para chegar aos 
indivíduos. 
Pontos chaves: 
 A técnica de amostragem escolhida reflete na qualidade da amostra 
 Os critérios de inclusão e exclusão devem ser aplicados a todos os tipos de amostragens 
 Amostras probabilísticas requerem marco amostral sendo muitas vezes inviáveis – 
estratificar a população para seleção da amostra melhora a precisão estimativa 
 Amostras semi-probabilísticas são aleatórias mas não randomizadas 
 Estudos podem aplicar técnicas de amostragem compostas