síntese capítulo 1 Introdução a Bioestatística

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO 
CENTRO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE 
BIOESTATÍSTICA 
 
 
 
 
 
GABRIELA LUIZ MEIGRE DIAS PEREIRA 
 
 
 
 
SÍNTESE LIVRO “INTRODUÇÃO À BIOESTATÍSTICA” 
CAPÍTULO 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
VITÓRIA 
2021 
CAPÍTULO 1: NOÇÕES SOBRE AMOSTRAGEM 
 
A estatística possui um significado mais amplo do que apenas números, se trata de uma 
ciencia que fornece os princípios e os métodos para coleta, organização, resumo, analise e 
interpretação de dados. entretanto, é importante ressaltar que os dados que são 
corretamente coletados fornecem conhecimentos que não seria obtidos facilmente por uma 
simples especulação e que nem sempre será possível levantar todos os dados. Assim, pode-
se citar o exemplo das prévias eleitorais, onde são fornecidos as estimativas da porcentagem 
de votos em cada candidato. Somando-se a essa ideia, para entender a estatística, 
conceitos como população e amostra tornam-se essenciais. 
A população, ou também conhecida como universo, se designa como o conjunto de unidades 
sobre o qual desejamos obter informação, sendo esse termo usado, na estatística, para 
descrever um grande conjunto de unidades que possuem algo em comum. A exemplo disso 
a área da saúde em que população pode ser constituída por pacientes ou por animais, mas 
também pode ser constituída por exames, prontuários, necropsias, contas hospitalares e 
certidões. 
A amostra se resume em um conjunto de dados que foram coletados de uma população, ou 
seja, são os dados que foram realmente coletados dentre uma vasta quantidade de dados 
que poderiam ser observados na população. Nesse contexto, a amostra é comumente usada 
pois permitem obter respostas razoáveis e que possuem uma margem de erro reconhecida. 
Vale lembrar, ainda, que o levantamento de dados de toda a população é chamado de censo. 
Um exemplo claro em que isso pode ser observado é no Censo Demográfico do Brasil, 
realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), realizado a cada 10 
anos, onde são coletadas informações sobre sexo, idade e nível de renda de todos os 
residentes no Brasil. 
 Assim, muitas são as razões e benefícios para a escolha de se trabalhar com amostra e 
não com censo como o custo e demora dos censos, populações muito grandes e 
impossibilidade física de examinar toda a população. Além disso, faz-se mister ressaltar que 
existe outra questão que norteia a preferencia pelo uso de amostras: o comprovado valor 
científico das informações coletadas por meio de amostras, ou seja o estudo cuidadoso de 
uma amostra tem um valor cientifico maior do que o estudo sumario de toda a população. 
A partir disso, para que seja possível obter uma amostra, alguns critérios, que serão 
posteriormente utilizados para selecionar as unidades que irão compor a amostra, precisam 
ser definidos, como o tipo de amostra utilizada, podendo ser aleatória, casual, ou 
probabilística, semi-probabilística, não-probabilística ou de conveniência. 
A amostra aleatória ou probabilística representa uma amostra que é constituída por n 
unidades retiradas aleatoriamente ou ao acaso da população, ou seja, em suma, é aquela 
amostra que pode ser obtida por meio de um sorteio, demonstrando que nesse tipo de 
amostra todos os elementos da população possuem uma probabilidade ou chance de ser 
sorteado e pertencer à amostra. Esse tipo de amostra exige que o pesquisados possua uma 
listagem com todas as unidades, o que por sua vez causa uma dificuldade na realização 
desse tipo de amostra em alguns casos em que não se tem o acesso a lista com todos os 
elementos. Nesse tipo de amostra, para se obter esse tipo de amostra, a população deve 
ser conhecida e cada unidade deve ser devidamente identificada por nome ou numero. Após 
isso, deve-se organizar um sorteio, onde os elementos que vão fazer parte da amostra serão 
sorteados. Um ponto interessante no hodierno são os sorteio realizados por meio de 
computadores considerados mais sérios e exatos, mas também é valido a realização do 
método tradicional utilizando papel ou bolas que serão depositados em uma caixa, saco ou 
urna. Assim, esse tipo de amostra pode ser simples ou estratificada. 
A amostra aleatória simples é aquela que se obtém por sorteio de uma população que é 
constituída por unidades consideradas homogenias, ou seja, iguais. Já a amostra aleatória 
estratificada é aquela que se obtém também por sorteio, mas suas unidades são 
consideradas heterogêneas, nesse caso deve-se identificar primeiramente as unidades da 
população e depois as unidades similares que serão reunidas em subgrupos conhecidos 
como estratos, o sorteio será realizado dentro de cada estrato. 
A amostra semiprobabilistica se caracteriza por ser uma amostra constituída por n unidades 
que são retiradas da população por um procedimento parcialmente aleatório, podendo ser 
sistemática, por conglomerados ou por quotas. 
A amostra sistemática é aquela que se constitui de n unidades retiradas da população 
seguindo um sistemas já preestabelecido, não exigindo que a população seja devidamente 
conhecida, mas sendo primordial que esteja organizada como por exemplo por filas, 
arquivos, ruas ou domicílios. Se tratando da amostra por conglomerados, é aquela que é 
constituída por n unidades retiradas de conglomerados, ou em outras palavras retiradas de 
um conjunto de unidades que estão agrupadas, seja por qualquer que seja a razão do 
agrupamento, como por exemplo um asilo, uma universidade publica, serviço militar podem 
ser considerados conglomerados, uma vez que o asilo reúne idoso, a universidade publica 
reúne pessoas com bom nível socioeconômico e o serviço militar reúne adultos jovens 
saudáveis. Logo, a amostra por conglomerado exige um livre acesso do pesquisador aos 
conglomerados, o que nem sempre se torna possível. 
Já a amostra por quotas se caracteriza por ser constituída por n unidades retiradas da 
população segundo quotas que são estabelecidas com base na distribuição desses 
elementos na população, isto é ocorre a seleção da amostra por julgamento e depois se 
confirma as características da unidades amostradas, sendo esta não aleatória e considerada 
vantajosa por possuir um baixo custo e por não exigir que as unidades estejam numerados 
ou identificadas, sendo por isso muito utilizada em levantamentos de opinião e pesquisas de 
mercado. 
 A amostra não probabilística ou também conhecida como amostra de conveniência é aquela 
que se designa por ser constituída por n unidades reunidas em uma amostra pelo simples 
fato do pesquisador ter um fácil acesso a essas unidades. Nessa conjuntura, na maior parte 
dos casos, é preferível, estatisticamente, utilizar as amostras probabilísticas, salvo a 
exceção de alguns casos, pois na área da saúde o pesquisador geralmente trabalha com as 
unidades e elementos que ele possui acesso, como os pacientes em tratamento no 
ambulatório da universidade. Sendo assim, utilizar uma amostra de conveniência irá exigir 
uma descrição precisa pois fazem apenas a representação de indivíduos semelhantes 
aqueles incluídos na amostra. 
 
Para um melhor entendimento, é de total importância estabelecer uma diferenciação entre 
os valores obtidos da amostra e os valores obtidos da população, ou seja é importante 
reconhecer a relação estatística e parâmetros. Sob essa perspectiva, a estatística se resume 
em uma característica da amostra e o parâmetro se resumo a uma característica da 
população, portanto a estatística são as estimativas obtidas com base nos dados da amostra 
e o parâmetro o valor verdadeiro na população. Contudo, não existe uma garantia de que as 
estatísticas possuam um valor igual ou próximo ao do parâmetro, mesmo que ocorra na 
maioria dos casos, na condição de que a amostra tenha sido obtida corretamente na técnica 
corrida e possua tamanho adequado. 
Mas como estabelecer com quantas unidades se compõe uma amostra? paraque se tenha 
uma maior confiança nos resultados é importante que as amostras sejam grandes o 
suficiente de acordo com o que se deseja analisar. À vista disso, em síntese, a qualidade 
de uma estimativa esta diretamente relacionada com o numero de unidades que compõe a 
amostra ou tamanho da amostra. Porém, se o a população for muito grande em relação a 
amostra, a qualidade da amostra não ira depender do tamanho da população. Desse modo, 
as amostras devem ter um tamanho suficiente e razoável, não sendo muito grande para não 
perder recursos e nem muito pequena para não afetar a confiabilidade e utilidade do 
resultado final. 
Para saber como determinar o tamanho da amostra é preciso primeiramente analisar, na 
pratica, as considerações reais ou imaginarias feitas pelo pesquisador acerca do custo de 
cada unidade, assim dizendo se o orçamento for muito curto deve-se analisar e pensar na 
amostragem da pesquisa, levando em consideração o que for usual na área pesquisada. 
Assim sendo, é importante fazer uma analise do que é comum e usual na área pesquisada, 
considerando a literatura e o orçamento. Por outro viés, segundamente, o tamanho da 
amostra pode ser determinado por um critério estatístico aplicando a formula: 𝑛 =
𝑧2 . 𝑝(100−𝑝)
𝑑2
 
Ressalta-se, por fim, alguns pontos devem ser claros como a amostra só traz informação da 
população em que foi retirada, a amostra deve ter um tamanho usual da área em que a 
pesquisa se enquadra, as amostras podem ser representativas ou não-representativas, não 
se pode julgar a qualidade da amostra pelas resultados obtidos, conclusões e decisões com 
base em amostras só possuem sentido na medida em que as amostras possuem 
representatividade da população, para interpretar corretamente os dados e tirar conclusões 
é preciso entender como a amostra foi tomada e os fatores levados em consideração, saber 
se sua amostra é tendenciosa ou não. 
Não existe uma foórmula matemática ou estatística que possa esclarecer se a amostra é 
tendenciosa ou representativa, devendo partir do bom conhecimento na área, com base no 
fato de que tendencia é a diferença entre a estimativa que se obteve na amostra e o 
parâmetro que se quer estimar, tomando cuidado para não cometer nenhum tipo de erro de 
amostragem que possa comprometer a conclusão final da pesquisa em questão. À priori, é 
de suma importância entender que resultados de amostras estão presentes por todos os 
setores nos dias atuais e fazem parte da vidaa de toda população, mesmo que não tenha, 
sido chamados para opinar propriamente dito, principalmente no Brasil onde existem 
excelentes institutos de pesquisas.